实时 语音识别 工作流程 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。 开始阶段需要发送开始指令，包含采样率，音频格式，是否返回中间结果等配置信息。服务端会返回一个开始响应。 发送音频阶段客户端会分片发送音频数据，服务会返回识别结果或者其他事件，如音频超时，静音部分过长等。

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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delArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简

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如何使用Websocket调用实时语音识别 解决方案 1. 下载Java SDK 或 Python SDK，参考《SDK参考》中获取SDK章节。 2. 配置SDK环境，参考《SDK参考》中配置Java环境。 3. 使用SDK里的demo进行调用。参考Java SDK和Python

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深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运

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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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如何查看实时语音识别的中间结果 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。在使用API或SDK时，可以通过将interim_results参数设置为yes，将识别过程的中间结果返回。如果设置为no，则会等每句话完毕才会返回识别结果。详细参数说明请见实时语音识别。

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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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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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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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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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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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如何在流程中配置语音识别错误次数？ 问题描述 流程在进行语音识别交互时，对话流程提供了默认的错误次数控制，具体处理机制为： IVR识别超时，则记录一次timeout。 IVR识别错误以及意图模板拒识则记录一次 nomatch。 OIAP会进行次数累加，超时和拒识是重叠计数的，累计

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订阅语音识别结果接口通用返回结果码 结果码 说明 0 调用配置接口成功 107-000 缓存登录信息失效，需要重新登录鉴权 107-001 调用配置接口抛了异常 107-002 输入参数不合法，必填字段为空 107-003 配置管理员密码错误，重试多次后锁定账号 107-004 无效配置管理员账号

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运

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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“.om”模型。“.om”

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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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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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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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