has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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Online快速开发、发布 WeLink 应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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924330）和会议的Random码（即举例中的e11ddec62ee760734fcf2ba55b79937eac2aa68677caf659）。 在华为云会议账号登录后或者登录前，都可以使用该接口通过分享会议链接中的会议ID和48位密码映射值Random加入会议。 业务流程

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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python接口一一对应关系。 tf.gfile：指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口，在MoXing中，无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口，下表呈现内容仅表示功能类似，帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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即举例中的981924330）和会议的Random码（即举例中的e11ddec62ee760734fcf2ba55b79937eac2aa68677caf659）。 注意事项 ID入会参数使用子类HWMJoinConfParam，random入会参数使用子类HWMRandomConfParam

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3端口监听很慢或不被监听 。 解决方法： 使用haveged对/dev/random补熵，下载，安装并启动haveged。 查看熵值，与初始熵值对比。 cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail 父主题： 异步复制

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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正常场景：引用$random_string(intA)，输出$random_string(intA)。 正常场景：函数前后拼接字符，按照字符串解析，原样输出。例如引用aa$random_string(10)或者$random_string(10)aa，则输出aa$random_stri

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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

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和会议的Random码（即举例中的e**********************************************9）。 注意事项 在未登录状态下调用该接口时，会议昵称参数必选。 ID入会参数使用子类PasswordJoinConfParam，random入会参数使

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件，单击“配置”，配置Tensorflow参数，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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60.10.5更新内容 初始化增加登录站点类型，具体使用请见7.5.1.1-初始化 支持使用random入会，具体使用请见7.5.4.3-Random入会 增加sp鉴权登录，增加字段corpId。具体使用请见7.5.2.1-登录 优化水印显示，具体使用请见7.5.1.5-设置水印

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for id in range(element_num): name = random.choice(['R9','cat','owen','lee','J']) sex = random.choice(['male','female']) db.user.insert_one({'id':id

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randomChars = ""; SecureRandom random = new SecureRandom(); for (int i = 0; i < length; i++) { //字母和数字中随机 if (random.nextInt(2) % 2 == 0) { //输出是大写字母还是小写字母

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