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

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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，表示模型的算法实现类型，如果已在模型配置文件

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，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。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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调用SDK实现功能 图像搜索 服务软件开发工具包（ImageSearch SDK）是对图像搜索服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 本章节以搜索数据接口为例，介绍如何使用ImageSearch Java SDK在本地开发，用户调用接口函数即可使用SDK功能。

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如何实现人脸唤醒功能？ 人脸唤醒功能需要通过企业智慧屏的内置WEB管理界面打开，在设备休眠后1分钟可以通过人脸进行唤醒，设置1分钟的时间限制是为了考虑误唤醒的场景。 父主题： AI

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如何实现收号功能？ 注：部分城市不支持收号功能，申请号码前可咨询华为云客服。 调用“语音通知API”时设置相关参数即可实现收号功能。具体请参考语音通知API。 涉及收号功能的参数有三个： collectInd：设置是否进行收号。 replayAfterCollection：当co

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

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向上提供灵活通用的Job抽象。Volcano通过提供多任务模板功能实现了利用Volcano Job描述多种作业类型（Tensorflow、Spark、MPI、PyTorch等），并通过Volcano统一调度系统实现多种作业混合部署，解决集群资源共享问题。 应用场景2：多队列场景调度优化

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通过VPN实现专线加密 方案概述 组网和资源规划 配置DC 配置VPN 结果验证 父主题： 站点入云VPN企业版

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于iOS平台。 Android上的表现就具有比较大的随机性，由于碎片化严重，各个版本和机型的系统浏览器实现都有差异。 综上所述，APP端使用HTTP-FLV播放协议能更好地实现秒开。

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内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.model_path）。在Spark_MLlib中，该方法还会初始化SparkSession（self

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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如何实现页面转跳 使用说明 常用的业务页面与页面之间经常为了实现某种业务逻辑，需要在页面间进行转跳与传参。当应用需要在页面间进行转跳并传递参数时，例如图1中，在“调查问卷”页面单击“提交”按钮，由填写页面转跳到提交成功页面，并向提交成功页面传递此次“调查问卷”的记录id和页面名称

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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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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