metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 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？

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r/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")

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硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。 | |---xxxx.om 转换输出的模型，可用于Ascend芯片，模型文件后缀统一为“

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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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ct_analysis（预测分析）等。 model_type 是 String 模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建模型，此时swr

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conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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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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