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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"template": { "spec": { "containers": [ {

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错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错，含有“killed”相关字段，例如：

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import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys)) 打印出来的示例如下所示： Help on class NetworkKeys in module moxing.tensorflow.nets.nets_factory:

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段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码

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conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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endif() add_executable(main ${lib_srcs} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../src/main/cpp/main.cpp) target_link_libraries(main ${LIBS}) prebuild.sh 修改如下内容：

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下载数据。如果文件比较多，那么该过程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小，可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下

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基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernet

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0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 tensorflow_1.15.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 pytorch_1.8.1-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64

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88或+86-950808）与我们联系。 常见问题 为什么要下线模型转换？ ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面，将Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式，即模型后缀为.om，使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品

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集成VSCode开发工具，利用工具的便捷性，实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架，如Tensorflow、PyTorch、Spark_MLlib、MXNet等，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。

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图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore 系统已自动过跳过这张图片，不需要用户处理。 2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片，不需要用户处理。

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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"cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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engine_name String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU

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ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，详细请参见预置训练引擎。这些预置引擎预加载了

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灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。

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AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行

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KubeGene 、 Spark 为代表的上层业务组件集成和使用。通过与 Volcano 的集成，可以同时调度 Flink 的作业和任务管理器，适用于资源不足的集群。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源： 创建3个控制节点的高可用云容器引擎 CCE

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