选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高

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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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进入ModelArts，创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发环境>Notebook”，进入“Notebook”管理页面。 单击“创建”进入“创建Notebook”页面，参考创建Notebook实例填写信息并完成Notebook实例创建。 当Notebook实例创建完成

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打开Notebook实例 针对创建好的Notebook实例（即状态为“运行中”的实例），可以打开Notebook并在开发环境中启动编码。 基于不同AI引擎创建的Notebook实例，打开方式不一样。 pytorch、tensorflow、mindspore、tensorflow-minds

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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查询Redis实例运行日志 D CS 管理控制台支持查询Redis实例运行日志，根据设定时间采集对应的redis.log日志，采集成功后，您可以将运行日志下载到本地查看。 通常在实例运行异常时，用户可以通过运行日志查看实例是否发生AOF重写、配置修改、高危命令执行、或主备倒换等记录，帮助排查和处理实例异常问题。

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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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无法访问Flexus L实例及X实例实例上运行的网站 问题描述 网站的访问与 云服务器 的网络配置、端口通信、防火墙配置、安全组配置等多个环节相关联。任意一个环节出现问题，都会导致网站无法访问。本节操作介绍网站无法访问时的排查思路。 关于网站无法访问排查思路的操作视频请单击：https://bbs

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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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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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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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通过运行的实例保存成容器镜像 功能介绍 运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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查询运行中实例的统计信息 功能介绍 查询当前租户下处于“运行中”状态的缓存实例的统计信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/statistic 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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查看RabbitMQ实例的运行日志功能仅在“华南-广州-友好用户环境”区域上线。 仅RabbitMQ 3.8.35版本实例支持查看运行日志。 约束与限制 2023年7月30日前创建的实例，不支持运行日志功能。 运行日志默认保留时间为七天，如果需要延长保留天数，可以在LTS控制台修改日志组的存储时间。

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tebook，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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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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