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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yTorch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规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 Step2

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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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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

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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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Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_1.11.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 开发环境Notebook 开发环境的Note

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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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preconfigured with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU

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开发环境 操作系统： Windows 10 Unity开发环境： Unity版本：2020.1.17 Android SDK版本：API Level 31 Android JDK版本：JDK 1.8 Android NDK版本：NDK-r19 Android Gradle版本：gradle-6

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开发环境 环境配置故障 实例故障 代码运行故障 JupyterLab插件故障 VS Code连接开发环境失败故障处理 自定义镜像 故障 其他故障

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

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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

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以直接使用预

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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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SDK包，然后在本地开发环境中安装使用。 详细指导 ：《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，

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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？ 如何配置技能的Python依赖库？

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ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型，制作自定义镜像。 推荐在开发环境Notebook中调试模型包，制作自定义镜像。请参考在开发环境中构建并调试推理镜像和无需构建直接在开发环境中调试并保存镜像用于推理。

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访问Huawei LiteOS Studio下载链接获取最新发行版。参考Huawei LiteOS Studio安装指南，完成开发环境的搭建。

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开发环境准备 表1-2 环境要求 名称 要求 Qt版本 qt-opensource-windows-x86-5.14.2 Visual Studio Visual Studio 2017专业版 CPU架构支持 x86-32/64位 Cmake 3.14.1 或以上 父主题： 快速入门

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开发环境准备 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 从Android官网下载并安装Android Studio最新版本。 打开安装好的Android Studio，选择Settings

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