创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensor

查看更多 →

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：

查看更多 →

删除可视化作业 功能介绍 删除可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选

查看更多 →

可视化查询图 在图引擎编辑器中，您可以使用拖拽的方式创建图查询语句，并且可以直接预览查询结果，无需手动编写任何代码。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“可视化查询”模块。 图1 可视化查询 在画布中添加点： 在“添加点模式”页签下会展示全图数据中所有的点边label，每个

查看更多 →

日志可视化概述 云日志服务支持用户使用SQL查询语法对结构化日志进行统计分析，同时将分析结果以图表方式可视化展示，提供多种图表类型，满足不同场景的可视化呈现需求，用于运维和运营分析。 LTS提供40多种开箱即用仪表盘模板、预置样例数据，配置丰富，简单易用，降低使用门槛，减少用户重

查看更多 →

数据可视化 数据可视化分为可视化图表和可视化看板两部分。 图表 可视化图表列表中展示所有的图表信息，可根据不同的搜索条件去查找图表。 图1 图表 图2 编辑图表 图3 编辑图表属性 图4 批量删除图表 图5 新建图表 通过选择数据集，并对图表类型、时间范围、查询指标、过滤条件等项

查看更多 →

创建可视化作业 功能介绍 创建可视化作业。 该接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明

查看更多 →

重启可视化作业 功能介绍 重启可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/restart 参数说明如表1所示。 表1 参数说明

查看更多 →

停止可视化作业 功能介绍 停止可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/stop 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数

查看更多 →

城市管理者在融合会商、专项会议、协同办公等多屏协同场景下的体验，构建业务可视化。 业务可视化（Service Visualization Establishment，SVE）作为开天 集成工作台 的前端业务可视化模块，采用“一次开发，多端使用，实时协同”的设计思路，通过卡片机制，拖拉

查看更多 →

开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

查看更多 →

云容器引擎-成长地图 | 华为云 数据可视化 数据可视化（Data Lake Visualization）是一站式数据可视化开发平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。 产品首页 立即使用

查看更多 →

业务可视化使用流程 业务可视化使用流程如图1所示，包括“配置管理”、“新建公共卡片模板”、“新建我的卡片”、“新建并发布屏幕模板”、“新建我的屏幕”、“新建屏幕轮播”、“回收站”。 图1 使用流程 （可选）配置管理 新建布局 通过上传离线开发好的页面布局源文件，为新建屏幕模板提供页面布局选择，从而实现自定义屏幕构建。

查看更多 →

job_name String 可视化作业的名称。 service_url String 可视化作业的endpoint。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration

查看更多 →

更新可视化作业描述 功能介绍 更新可视化作业的描述。 URI PUT /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目

查看更多 →

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

查看更多 →

旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？

查看更多 →

"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

查看更多 →

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TensorFlow和Caffe模型转换成“

查看更多 →

推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

查看更多 →

7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

查看更多 →