运行模型 表1 运行模型元素介绍 元素名 图标 含义 Process 进程，加截的组件、服务/微服务列表[1..*]。 Thread 线程，加载的组件、服务/微服务列表[1..*]。 Package 进程组，包含进程列表。 Mutex 锁/临界区，锁类型（自旋锁、排它锁、分布式锁、共享锁等）。

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集群运行 当集群状态为“不可用”时，如何排查解决？ CCE集群如何重置或重装？ 如何确认已创建的集群是否为多控制节点模式？ 是否可以直接连接CCE集群的控制节点？ CCE集群删除之后相关数据能否再次找回？ 为什么CCE集群界面的节点磁盘监控看起来不准确？ 如何修改CCE集群名称？

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脚本开发”。 在左侧目录上方，单击运行历史图标，显示该登录用户历史7天的脚本、作业的运行记录。 在过滤框中选择“脚本”，展示历史7天的脚本运行记录。 单击某一条运行记录，可查看当时的脚本信息和运行结果。 下载脚本历史运行结果。 系统默认支持所有用户都能下载脚本的历史运行结果。 您可以在结果页签单击“下载结果”。

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运行&报告 用例调试 在“测试用例”页面，单击“调试”，开始执行测试用例。 查看运行结果 调试完成后，可快速查看具体用例执行成功或失败的用时。 单击单条结果记录，可查看执行的详细信息。 父主题： 测试用例管理

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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

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支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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模板的名称。 模板描述 模板的描述信息。 模板主题 模板的主题。支持按照首字母进行顺序排列或倒叙排列。 运行环境 AI算法运行的环境。支持按照首字母进行顺序排列或倒叙排列。 AI引擎 AI算法框架。 数据说明 数据说明信息。 文档 跟模板相关的文档名称，单击文档名称支持跳转至文档内容界面。

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当Notebook实例创建完成后，且状态为“运行中”时，单击“操作”列中的“打开”，进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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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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om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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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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om”格式的模型才可以在HiLens Kit上运行，“.pb”格式或“.caffemodel”格式的模型在“导入（转换）”过程中，华为HiLens平台会自动将模型转换为“.om”格式。 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

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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运行环境要求 运行环境要求，如表1所示。 表1 运行环境要求 配置项 基本配置要求 CPU I5-7500或以上 内存 8 GB 操作系统 Windows 10 Professional 64bit 浏览器 推荐使用最新版本的Chrome浏览器（Stable Channel版本）或Firefox浏览器（ESR版本）。

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作业运行概述 作业运行主要包括如下功能： 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： 作业运行

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PlaybookInstanceMonitorDetail object 剧本运行监控详情 表6 PlaybookInstanceMonitorDetail 参数 参数类型 描述 total_instance_run_num Integer 运行总次数 最小值：0 最大值：99999999

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运行服务管理 获取运行服务清单 部署应用 卸载应用 父主题： API

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运行脚本 功能介绍 运行脚本，该接口是同步接口（同步接口是指调用后，会等待函数执行结束后，才返回结果）。满足输入参数条件后执行该脚本，不会在控制台打印出日志，但会输出运行结果。 在脚本保存成功和输入参数正确的情况下，可以运行该脚本，但该接口目前已很少使用（可以用custom API运行脚本）。

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运行高级查询 功能介绍 执行高级查询。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/run-query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 账号ID。

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