也会随着云服务的费用生成，体现在可视化工具的数据中。 您可以使用表1工具可视化成本分配结果（按关联账号、企业项目或标签的成本分布），并可以对获取的分配明细进行进一步分析。 表1 不同成本类型、分配方式对应的成本分配工具 成本类型 分配方式 可视化工具 分配明细 原始成本 关联账号

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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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使用可视化编辑器 什么是可视化编辑器？ 可视化编辑器界面概述 了解云服务/元素 可视化编辑器快捷键 使用可视化编辑器编写模板创建云硬盘 父主题： 资源编排

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OpenSearch Dashboard可视化平台 登录OpenSearch Dashboard Kibana公网访问集群 使用OpenSearch Dashboard创建用户并授权 父主题： OpenSearch

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通过可视化页面管理文件 操作场景 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）支持可视化管理iDME应用中的文件。本文为您介绍如何对文件进行上传、下载和删除操作。 前提条件 已构建数据模型。 已登录应用运行态。 上传文件 在“数据模型管理

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

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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“

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侧面板中选择并添加该字段即可。 可视化字段配置（可选） DataArts Insight提供了数据集可视化配置功能，可视化操作更加便捷的配置数据集字段。 如果在字段树配置字段，可视化字段可不配置。 在数据集创建页面，单击“可视化配置”，进入可视化配置页面。 选择需要修改的字段，并按需编辑字段。

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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 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

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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“

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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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String 可视化作业的具体描述。 service_url String 可视化作业的endpoint。 train_url String 可视化作业的日志存储路径。 父主题： 可视化作业

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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如何使用节点可视化能力？ 当前节点可视化能力只适用于作业类型节点，且需要满足以下条件： 用户需要在训练代码中自行构建metrics文件，并输出到相应的OBS目录下。 metrics文件必须为json文件，且数据格式需要满足可视化的要求。 详情请见使用案例中的"作业类型节点结合可视化能力"部分。

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，并轻松修改模板。 使用可视化编辑器具备以下优势： 可视化模板资源 在可视化编辑器中，您可以查看模板中包含的资源的图形化表示，了解它们之间的关系。 可视化编辑器在模板元数据中定义有关资源的信息，如资源规格。在打开模板时，可视化编辑器会自动添加此元数据，以便在保存模板时保留当前布局

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仪表板可视化控件 查询控件 页签 组合容器 富文本 智能图表 表格 线/面图 柱状/条形图 指标 饼/环图 散点/气泡图 其他 父主题： 新建仪表板

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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资源编排服务-成长地图 | 华为云 资源编排服务 资源编排服务是完全支持业界事实标准Terraform（HCL + Provider）的新一代云服务资源终态编排引擎，在 应用编排服务 (AOS)基础上实现了生态、体验、特性的全新升级；资源编排服务基于业界开放生态HCL语法模板，实现云服务资源的自动化批量构

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