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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otebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook开发环境实例，选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。

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请参考创建AI应用的 自定义镜像 规范和从0-1制作自定义镜像并创建AI应用，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。 更多的自定义脚本代码示例，请参考自定义脚本代码示例。 模型包里面必须包含

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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开发环境准备 请根据自身业务选择Go（推荐）或其他语言的开发环境。 Go开发环境准备： 安装Go开发环境。安装包下载地址为：https://golang.org/dl/ 。（请选择1.9.2之后的版本） 各个系统对应的包名（以1.14版本为例） 操作系统 包名 Windows go1

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创建开发环境 用户在使用JupyterLab开发环境时，需要创建开发环境。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。 在“任务管理”界面，单击“开发环境”。 在“环境信息”界面，单击“创建”。 在“新建环境”界面，配置参数。 作业位置：选择作业存放位置。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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在Linux上完成编译后，通过Windows访问Linux主机上的文件，完成系统镜像文件的烧录调测与运行。所以开发环境包括Linux下的编译环境，以及Windows下的烧录调测工具和USB转串口驱动。在Linux下搭建编译环境。参考搭建Linux编译环境。参考搭建Linux编译环境。在Linux下搭建samba服务，实现Windows下对

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安装开发环境 Notebook-JupyterLab 本地IDE连接Notebook 安装包完整性校验 父主题： 开发第一条Workflow

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开发环境准备 从Xcode官网下载并安装最新版Xcode。 父主题： 快速入门

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开发环境（旧版） 创建开发环境实例 查询开发环境实例列表 查询开发环境实例详情 更新开发环境实例信息 删除开发环境实例 管理开发环境实例 父主题： 历史API

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开发环境简介 在进行多方安全计算应用开发时，要准备的环境如表1所示。 同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 准备项 准备项 说明 购买 TICS 服务 在TI CS 控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制

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具体说明请参考《IDE-daemon-client命令参考》。 IDE-daemon-hiai 数据回传工具 图片预处理的时候，数据回传。 算子的数据从Device回传到Host侧。 omg 模型转换工具 可将Caffe或者Tensorflow模型转换为DDK支持的om模型文件，详情请参考《模型转换指导》。

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架，如：Tensorflow， MXNet ，Caffe， Spark_MLlib，Scikit_Learn，XGBoost，PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源，集成了基于开源

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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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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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“镜像”：选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18.04（详见引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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第三方案例列表 分类 文章名称 作者 自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地 胡琦 开发环境 想不想让一张静态的照片动起来 林欣 基于TensorFlow训练轻量化ssdlite_mbv2人脸手机检测模型 AI练习生 基于ModelArts的手写数字识别 AXYZdong

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准备Spark应用开发环境 Spark应用开发环境简介 准备Spark应用开发用户 准备Spark应用Java开发环境 准备Spark应用Scala开发环境 准备Spark应用Python开发环境 准备Spark应用运行环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark应用开发工程（可选）

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