VS Code中查看远端日志 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜show logs 选择Remote Server。 也可在如下截图的红框处切换至其他的Log 父主题： VS Code使用技巧

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app_codes Array of AppCodeBaseInfo objects App Code列表 表5 AppCodeBaseInfo 参数 参数类型 描述 app_code String App Code值 支持英文，+_!@#$%+/=，且只能以英文和+、/开头。 最小长度：64 最大长度：180

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VS Code背景配置为豆沙绿 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations": { "[Atom One

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DBE_PLDEBUGGER.info_code debug端调试过程中，调用info_code，查看指定存储过程的源语句和各行对应的行号，行号从函数体开始，函数头部分行号为空。 表1 info_code入参和返回值列表 名称 类型 描述 funcoid IN oid 函数ID lineno

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DBE_PLDEBUGGER.info_code debug端调试过程中，调用info_code，查看指定存储过程的源语句和各行对应的行号，行号从函数体开始，函数头部分行号为空，如表1所示。 表1 info_code入参和返回值列表 名称 类型 描述 funcoid IN oid

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训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn 9：XGBoost-Sklearn 10：Pytorch 13：Ascend-Powerd-Engine 17: MindSpore-GPU engine_id

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使用VS Code连接开发环境时，首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85

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Integer 本次查询返回的列表长度 app_codes 字典数据类型 App Code列表 表4 app_codes参数说明 参数 类型 说明 id String 编号 app_code String App Code值 app_id String APP的ID create_time Timestamp

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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通过VS Code远程使用Notebook实例 VS Code连接Notebook方式介绍 安装VS Code软件 VS Code一键连接Notebook VS Code ToolKit连接Notebook VS Code手动连接Notebook 在VS Code中上传下载文件 父主题：

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从Launcher页面打开VS Code接入 如果本地已安装VS Code，请单击“打开Visual Studio Code”，进入“Visual Studio Code”页面。 图3 打开Visual Studio Code 如果本地未安装VS Code，请根据实际选择“win”或“其他”下载并安装VS

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DBE_PLDEBUGGER.info_code debug端调试过程中，调用info_code，查看指定存储过程的源语句和各行对应的行号，行号从函数体开始，函数头部分行号为空，如表1所示。 表1 info_code入参和返回值列表 名称 类型 描述 funcoid IN oid

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 问题现象 用户使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误，可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件（路

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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