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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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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model_path) 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

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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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数据加载 什么是数据加载？ 数据加载与之前数据安全平台中的数据迁移是什么关系？ 数据加载支持哪些数据源？ 父主题： 常见问题

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数据加载 创建加载任务 启动加载任务 父主题： 管理基础工具

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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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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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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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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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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在与数据库建立连接之前添加Class.forName("org.postgresql.Driver");，建立连接代码详见连接数据库示例章节。 在JVM启动时参数

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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：在与数据库建立连接之前添加Class.forName("org.postgresql.Driver");，建立连接代码详见连接数据库示例章节。 在JVM启动时参

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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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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CPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.13.0 本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进

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