推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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是否必选 参数类型 说明 nfs 否 Object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体说明请参见表6。 host_path 否 Object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体说明请参见表7。 表12 nfs属性列表

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io，表示功能为创建卷、卷类型为云硬盘。 表6 功能说明 功能名称 功能描述 create 创建卷 delete 删除卷 attach 卷挂载 detach 卷卸载 expand 卷扩容 create_snapshot 创建卷快照 delete_snapshot 删除卷快照 版本记录 表7

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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可视化编辑器快捷键 操作 Windows Mac 复制 Ctrl-C Command-C 粘贴 Ctrl-V Command-V 剪切 Ctrl-X Command-X 全选 Ctrl-A Command-A 查找 Ctrl-F Command-F 前往文本开头 Ctrl-Home

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业务可视化支持哪些浏览器？ 建议使用与操作系统兼容的最新浏览器。 一般常用的浏览器都支持，如：Microsoft Edge、Chrome等。建议优先使用Chrome。 父主题： 业务可视化

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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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数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示。

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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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并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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已有底层存储的场景下，根据是否已经创建存储卷可选择“新建存储卷 PV”或“已有存储卷 PV”来静态创建PVC。 无可用底层存储的场景下，可选择“动态创建”，具体操作请参见通过动态存储卷使用专属存储。 本文示例中选择“新建存储卷”，可通过控制台同时创建PV及PVC。 关联存储卷a 选择集群中已有的PV卷，需要提前

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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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。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程；

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医药费用上涨过快，个人负担过重。对此，国家高度重视，政策明确指出要在县域组建医疗共同体，逐步实现区域内医疗资源共享，进一步提升基层服务能力，推动形成基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗模式。 2022年11月9日，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合印发《“十

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使用可视化分析运行日志 可视化提供对已完成结构化配置后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后，等待1~2分钟左右即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。 前提条件 日志流已完成结构化配置。 组件已关联LTS日志组，请参考关联LTS日志组。 使用可视化分析运行日志

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使用可视化工具连接 GaussDB (DWS)集群 使用SQL编辑器连接GaussDB(DWS)集群 使用Data Studio连接GaussDB(DWS)集群 父主题： 连接GaussDB(DWS)集群

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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