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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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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角色权限矩阵 效能洞察中的角色与操作权限的对应关系如下： 表1 角色权限矩阵 角色 驾驶舱 指标库 管理配置 管理员 可以在全部驾驶舱中查看报表、管理自定义报表（新建、编辑、删除）。 可以查看系统指标 可以管理自定义指标（新建、编辑、删除）。 可以在“团队管理”页面创建/管理团队。

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够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.

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部署模板权限说明 操作 系统模板 自定义模板 查看 所有用户 同租户下用户创建的 创建 所有用户都没权限 同租户下所有用户 修改 所有用户都没权限 模板创建者、租户管理员 删除 所有用户都没权限 模板创建者、租户管理员 主机集群权限操作路径： 登录软件开发生产线平台。 单击目标项目名称，进入项目。

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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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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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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TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

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工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook开发环境实例，选择

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应用权限管理 查询应用实例级/项目级权限矩阵 批量修改应用权限 批量配置应用下鉴权级别 查询当前用户是否有项目下创建应用权限 父主题： API

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AE（Computer Aided Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器

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模型包规范介绍 创建AI应用时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景，若是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用 自定义镜像 方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建AI应用的自定义镜像

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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

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。参数确认无误后，单击“提交”，完成Notebook的创建操作。 进入Notebook列表，正在创建中的Notebook状态为“创建中”，创建过程需要几分钟，请耐心等待。当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 打开运行中的Notebook实例。

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限进行编辑。 修改完所有信息，单击“保存”，保存该应用。 应用权限矩阵 目前应用的权限矩阵如下表所示。 应用默认权限说明 角色/动作 默认权限 创建 查看 修改 删除 执行 复制 禁用 新建环境 权限管理 应用创建者 - 有权限且不可修改 有权限且不可修改 有权限且不可修改 有权限且不可修改

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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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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件？ TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 训练作业日志中提示“No

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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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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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表3 Gray SDK功能矩阵 功能 Java 高性能灰度规则执行 √ 兼容 CS E的灰度规则能力 √ 支持订阅多个微服务灰度配置和执行 √ 支持多阶段灰度发布 √ 支持灰度生命周期管理 √ 支持灰度规则执行异常检测 √ 表4 Rainbow SDK功能矩阵 功能 Java 支持My

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