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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进入图谱详情页面。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面，通过配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检等流水线步骤，构建增量图谱。 在“增量更新”页面，依次完成数据源配置、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，详细的操作指引请见表1。 “增量更新”

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配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 问题描述 配置信息抽取后，查询不到实体数据。 问题原因 创建图谱后，需要发布图谱版本，才能查询图谱中的实体数据。 发布图谱版本 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片，进入图谱详情页面。 默认在

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示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当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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什么是字段抽取函数 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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

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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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进入图谱详情页面。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面，通过配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检等流水线步骤，构建增量图谱。 在“增量更新”页面，依次完成数据源配置、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，详细的操作指引请见表1。 “增量更新”

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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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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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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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域，桶的存储类别为“标准存储”。 上传训练数据请参考上传文件。 后续操作 准备训练数据后，即可在KG服务上创建信息抽取模型，详情请见创建模型。 父主题： 自定义信息抽取模型

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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基础数据。 信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在 知识图谱服务 中，需要通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，或创建信息抽取模型来配置信息抽取。 知识映射

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 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

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保存至“我的库”。 图7 图谱本体 步骤6：配置信息抽取 本步骤以使用公有资产库模型组件为例，介绍信息抽取的配置操作。 在流水线构建页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 填写信息抽取配置信息，如图8所示。 “抽取方式”：默认为“非结构化抽取”。

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发布版本 创建模型版本后，您需要通过发布操作，发布模型版本后，才能使对应的版本模型在创建 知识图谱 时用于信息抽取。 前提条件 已创建模型，并针对已创建的模型创建版本。 操作步骤 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入模型管理页面。 在模型列表中，单击模型名称，进入模型详情页。

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