如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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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，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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r/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")

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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，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？ HiLens Kit是否有图片灰度化接口？

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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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Notebook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5 选择AI引擎并新建一个Console

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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Facebook渠道支持多个Facebook主页，且每个Facebook主页只可以配置到一个Facebook渠道中。 保存渠道配置后，单击“新建”，可为该渠道配置多个Facebook主页，实现多个Facebook主页接入座席。 主页ID：Facebook开发者配置页面主页Id TokenSecre

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ings，单击“Create new Page”。 创建公共主页。设置公共主页名称和类别后，单击“Create Page”。 提示是否将公共主页绑定到WhatsApp，可跳过。 主页创建完成，单击右上角的头像，切换到主页页面。 选择“Settings & privacy > Settings”。

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对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。 | |---xxxx.om 转换输出的模型，可用于Ascend芯片，模型文件后缀统一为“

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跳转网页标题 跳转网页的标题。 精选推荐 配置服务号主页，配置说明见表3。 商家主页是通过展示商家基本信息、官方客服电话、快应用跳转的界面。 表3 服务号主页配置说明 参数 说明 示例 基本信息 背景图片 上传主页的背景图片。 - 主页介绍 主页的介绍。 记录美好生活，帮助用户实现自我价值

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ct_analysis（预测分析）等。 model_type 是 String 模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建模型，此时swr

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Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化

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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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