device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target

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{ "name": "user_name", "password": "user_password", "domain": { "name": "domain_name"

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。 量化模式下，Concat的输入通道建议采用32的整数倍。 Conv融合算子 推荐使用Conv+BatchNorm+Scale+Relu/Relu6的组合，性能已做过调优。 Norm算子 推荐使用BatchNorm算子，使用预训练的Norm参数。 不推荐使用需要在线计算Norm参数的算子，比如LRN等。

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org/v1/namespaces/{namespace}/tfjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the TFJob namespace Yes object name and auth scope, such as for teams

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Linux系统ping 域名 失败，提示Name or service not known 问题现象 ping公网域名失败，提示Name or service not known，但可以ping通弹性公网IP。 根因分析 出现该问题通常有三个原因： /etc/resolv.conf未配置 DNS地址 或者DNS地址错误导致。

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encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorFlow、TensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorch、Caffe。 推理代码 1 2

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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ep的动态输出。 model_type支持的类型有："TensorFlow"、"MXNet"、"Caffe"、 "Spark_MLlib"、 "Scikit_Learn"、"XGBoost"、 "Image"、"PyTorch"、"Template"、"Custom"。 在wf.steps

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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方式一：使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业（预置框架） 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”，引擎选择“PyTorch”，PyTorch版本根据训练要求选择。

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seService): def __init__(self, model_name, model_path): self.model_name = model_name self.model_path = model_path

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转换输出节点，即指定输出节点,例如“node_name1:0;node_name1:1;node_name2:0”，其中“node_name”必须是模型转换前的网络模型中的节点名称,冒号后的数字表示第几个输出,例如“node_name1:0”，表示节点名称为“node_name1”的第0个输出。 input_format

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插件安装失败，提示The release name is already exist如何解决？ 问题现象 当安装插件失败，返回 The release name is already exist 错误。 问题原因 当安装插件返回The release name is already exis

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org/v1/namespaces/{namespace}/tfjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the TFJob namespace Yes object name and auth scope, such as for teams

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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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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 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

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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