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

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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。

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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

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- INT SUM range2 range2 响应时间在5-10ms范围请求数 - INT SUM range3 range3 响应时间在10-50ms范围请求数 - INT SUM range4 range4 响应时间在50-100ms范围请求数 - INT SUM range5

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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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INT SUM range2 5-10ms 响应时间在5-10ms范围请求数 - INT SUM range3 10-50ms 响应时间在10-50ms范围请求数 - INT SUM range4 50-100ms 响应时间在50-100ms范围请求数 - INT SUM range5

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对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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。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

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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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消费消息数 - INT SUM consumedBytes 消费字节数 消费字节数 - INT SUM maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 - INT MAX manualAckCount ack消息数 ack消息数 - INT SUM rejectCount

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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。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.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“

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INT SUM totalTime 总时间 总时间 - INT SUM errorCount 错误次数 错误次数 - INT SUM maxTime 最慢调用 最慢调用 - INT SUM range1 0-10ms 响应时间在0-10ms范围请求数 - INT SUM range2

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消息处理方法调用次数 - INT SUM traffic 流量 流量 - INT SUM createSessionCount 创建连接数 创建连接数 - INT SUM closeSessionCount 关闭连接数 关闭连接数 - INT SUM closeReason 关闭原因

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该数据库创建连接数 - INT SUM currentCount 当前连接数 该数据库当前连接数 - INT SUM destroyedCount 销毁连接数 该数据库销毁连接数 - INT SUM errorCount 错误数 该数据库发生错误数 - INT SUM invokeCount

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该数据库创建连接数 - INT SUM currentCount 当前连接数 该数据库当前连接数 - INT SUM destroyedCount 销毁连接数 该数据库销毁连接数 - INT SUM errorCount 错误数 该数据库发生错误数 - INT SUM invokeCount

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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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maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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该数据库创建连接数 - INT SUM currentCount 当前连接数 该数据库当前连接数 - INT SUM destroyedCount 销毁连接数 该数据库销毁连接数 - INT SUM errorCount 错误数 该数据库发生错误数 - INT SUM invokeCount

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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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- INT SUM range4 500-1000ms 响应时间在500-1000ms范围请求数 - INT SUM range5 1-10s 响应时间在1-10s范围请求数 - INT SUM range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 - INT SUM ranges

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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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