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

查看更多 →

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

查看更多 →

source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install

查看更多 →

支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

查看更多 →

本章节主要讲解如何在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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

查看更多 →

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

查看更多 →

OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件？ TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 训练作业日志中提示“No

查看更多 →

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

查看更多 →

Notebook基础镜像介绍 Notebook基础镜像功能 Notebook基础镜像列表 Notebook基础镜像x86 PyTorch Notebook基础镜像x86 Tensorflow Notebook基础镜像x86 MindSpore Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像 Notebook基础镜像ARM

查看更多 →

ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题： 导入模型

查看更多 →

DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

查看更多 →

DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

查看更多 →

DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

查看更多 →

分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本 旧版训练 新版训练 TensorFlow Tensorflow-1.8.0 √ x Tensorflow-1.13.1 √ 后续版本支持 Tensorflow-2.1.0 √ √ MXNet MXNet-1

查看更多 →

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

查看更多 →

IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。

查看更多 →

DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

查看更多 →

为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

查看更多 →

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

查看更多 →