本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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加载了用户自定义算子插件的模型转换流程如图1所示OMG（Offline Model Generate）加载模型文件、自定义算子插件，对模型文件中的算子进行解析，并将自定义算子转换为IR（Intermediate representation）表示。OMG根据运行环境对自定义算子进行数据转换、运行内存计算，同时编译生成自定义算子的二进制文件

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加载了用户自定义算子插件的模型转换流程如图1所示OMG（Offline Model Generate）加载模型文件、自定义算子插件，对模型文件中的算子进行解析，并将自定义算子转换为IR（Intermediate representation）表示。OMG根据运行环境对自定义算子进行数据转换、运行内存计算，同时编译生成自定义算子的二进制文件

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模型上传与加载 将您自定义的模型上传到对应的路径下，如CheckPoint模型、VAE模型和Lora模型。 图1 CheckPoint模型 图2 VAE模型 图3 Lora模型 上传完成后回到Stable-Diffusion WebUI界面重新加载模型后即可看到新增模型，加载需要较长时间请耐心等待。

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maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.model_path）。在Spark_MLli

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如何在训练中加载部分训练好的参数？ 在训练作业时，需要从预训练的模型中加载部分参数，初始化当前模型。请您通过如下方式加载： 通过如下代码，您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags

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Model(model_config_path) # 创建模型时传入模型配置文件的路径 模型后处理 如果原始模型是TensorFlow，由于C7X新版本模型转换工具将TensorFlow和Caffe的模型输出统一成NHWC格式，而C3X模型转换工具将TensorFlow模型转换成“om”时，输出的是NCHW格式，因此需要对HiLens

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加载评论 功能介绍 根据数据集ID查询匹配的数据集评论。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/comment 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port/dataset/softcomai/datalake/v1

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页面性能分析 单击“URL”列的某一条URL链接，展示该URL加载性能的指标数据值。 图3 加载性能URL 表1 加载性能相关参数说明 参数名称 说明 页面URL 页面链接。 加载次数 页面加载次数。 平均加载时间 页面平均加载时间。 首屏时间 用户打开一个网站时，直到浏览器首页面内容渲染完成的时间。

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("com.huawei.gaussdb.jdbc.Driver") 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=com

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深度学习模型预测 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

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深度学习模型预测 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

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开发模型 前提条件 目前，HiLens 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

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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加载驱动 在使用驱动之前，需要做如下操作： 先解压版本对应驱动包，使用root用户将psycopg2拷贝到python安装目录下的site-packages文件夹下。 修改psycopg2目录权限为755。 将psycopg2目录添加到环境变量$PYTHONPATH，并使之生效。

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