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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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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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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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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x版。若下载8.2.x版本gsql工具，需将dws_client_8.1.x_redhat_x64.zip替换为dws_client_8.2.x_redhat_x64.zip。此处仅以dws_client_8.1.x_redhat_x64.zip作为示例。 执行上传Linux gsql操作的用

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x版。若下载8.2.x版本gsql工具，需将dws_client_8.1.x_redhat_x64.zip替换为dws_client_8.2.x_redhat_x64.zip。此处仅以dws_client_8.1.x_redhat_x64.zip作为示例。 执行上传Linux gsql操作的用

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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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0-gcc-MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-redhat7.3-x86_64.tbz # mv hpcx-v2.2.0-gcc-MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-redhat7.3-x86_64 /opt/hpcx-v2.2.0 安装OpenMPI。

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0-gcc-MLNX_OFED_LINUX-4.2-1.2.0.0-redhat7.3-x86_64.tbz。 执行以下命令，解压HPC-X工具套件。 # tar -xvf hpcx-v2.0.0-gcc-MLNX_OFED_LINUX-4.2-1.2.0.0-redhat7.3-x86_64.tbz （可选）

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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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Server 12系列） 配置自定义VLAN网络（SUSE Linux Enterprise Server 11系列） 配置自定义VLAN网络（RedHat系列，CentOS系列，Oracle Linux系列，Euler系列） 配置自定义VLAN网络（Ubuntu系列） 配置自定义VLAN网络（Windows

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

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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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参数 参数类型 描述 error_msg String 错误描述 error_code String 错误码 请求示例 设置插件标识为“redhat.java”，版本为“1.0.1”的插件同意授权。 POST https://{endpoint}/v2/extension/authorization/zhkfjt

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ECT="CentOS-7" CENTOS_MANTISBT_PROJECT_VERSION="7" REDHAT_SUPPORT_PRODUCT="centos" REDHAT_SUPPORT_PRODUCT_VERSION="7" 内核版本： 3.10.0-957.5.1.el7

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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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。 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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com、bugzilla.suse.com、www.suse.com、lists.centos.org、access.redhat.com、bugzilla.redhat.com、lists.debian.org、salsa.debian.org、security-tracker.debian

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