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

查看更多 →

按下开发板的复位RESET按钮，可以看到串口输出了Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的打印信息，其中“Huawei LiteOS #”是Shell交互界面的提示符，如下图所示：Huawei LiteOS默认打开了Shell组件，可以在串口工具中输入支持的Shell命令，再勾选“加回车换行”，点击“发送

查看更多 →

烧录成功后，点击串口终端图标打开串口终端界面，设置端口（请根据实际使用的串口端口号进行设置），开启串口开关，开发板按下复位RESET按钮，可以看到串口输出，接收区输出的内容就是Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的输出，如下图所示：Huawei LiteOS默认打开了Shell组件，可以在串口终端的“发

查看更多 →

Huawei LiteOS Studio通过“烧录”功能启动QEMU虚拟机运行Huawei LiteOS。如何配置“烧录器”并运行Huawei LiteOS，可以参考启动realview-pbx-a9仿真工程。烧录成功后，自动启动Huawei LiteOS，可以在“终端”界面中看

查看更多 →

是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

查看更多 →

Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像，CPU/GPU规格的资

查看更多 →

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

查看更多 →

在ModelArts算法建界面选择AI引擎时，能够看到一个叫做Ascend-Powered-Engine的AI引擎，它与其他AI引擎相比有些特别。它既不是一个AI框架（如：PyTorch、TensorFlow）也不是一个并行执行框架（如：MPI），而是适配加速芯片Ascend编译的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。

查看更多 →

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“.om”模型。“

查看更多 →

可以参考如下命令，通过QEMU启动guest虚拟机运行Huawei LiteOS，因为realview-pbx-a9工程默认使能了SMP（多核），所以启动虚拟机时也需要设置-smp参数：$ qemu-system-arm -machine realview-pbx-a9 -smp 4 -m 512M -kernel out/realvie

查看更多 →

1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。

查看更多 →

导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

查看更多 →

gpustat -cp -i 使用Ctrl+C可以退出。 使用python命令 执行nvidia-ml-py3命令（常用）。 !pip install nvidia-ml-py3 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() deviceCount

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情，根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{projec

查看更多 →

进入到解压目录后安装Python Redis客户端redis-py。 python setup.py install 安装后执行python命令，返回如下信息说明成功安装redis-py： 图1 执行python 使用redis-py客户端连接实例。以下步骤以命令行模式进行示例（也可以将命令写入python脚本中再执行）：

查看更多 →

当前只对python3做了优化，python2下无法直接运行Jupyter Notebook。 CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts

查看更多 →

如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

查看更多 →

作业运行 作业运行概述 启动作业 查询作业状态 查看作业操作记录 停止作业 父主题： 实时分析

查看更多 →

图7 物理资源监控 服务引擎监控 部署在物理设备上的服务引擎运行状态监控，以及各个引擎产生的系统日志。运行状态和日志查看为排查进程异常和服务错误提供依据。引擎状态数据包括了服务进程是否正常、JVM运行情况等。其主要功能包括： 收集服务引擎运行状态数据 收集服务引擎JVM内存区域状态 收集服务引擎的进程状态

查看更多 →