模板说明 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

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通过该模板创建AI应用时，您需要选择到model这一目录。具体使用方式请参见从模板中选择元模型。 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

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的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

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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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自定义脚本代码示例 TensorFlow TensorFlow 2.1 PyTorch Caffe XGBoost Pyspark Scikit Learn 父主题： 推理规范说明

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整库迁移到Hive，报错Identifier name is too long如何处理？ 问题描述 迁移任务报错表名太长，但表名实际没有这么长。 原因分析 在任务迁移时，导入数据前会先创建一个实际表名+阶段表后缀的阶段表，最终导致的作业异常。 解决方案 在作业配置高级属性将导入阶段表设置为否，这样就不会先导入阶段表。

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目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5

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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 Shapely

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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

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全量阶段失败报错，关键词“Column name 'AUTO_PK_ROW_ID' is reserved.” 场景描述 全量迁移或同步期间DRS任务报错，日志提示信息：service LOG MANAGER failed, cause by: create table *** error

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object has no attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5

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com/dli-public/spark_general-x86_64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 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。

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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

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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

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行中”的实例），可以打开Notebook并在开发环境中启动编码。 基于不同AI引擎创建的Notebook实例，打开方式不一样。 pytorch、tensorflow、mindspore、tensorflow-mindspore、cylp-cbcpy、rlstudio-ray、mi

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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing拷贝数据较慢，重复打印日志

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\"restraint\":\"EXACT\"},{\"package_name\":\"resampy\",\"package_version\":\"0.2.1\",\"restraint\":\"EXACT\"},{\"package_name\":\"scikit-learn\"

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