单击“提交”，完成Notebook的创建操作。 进入Notebook列表，正在创建中的Notebook状态为“创建中”，创建过程需要几分钟，请耐心等待。当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 打开运行中的Notebook实例。 图1 打开Notebook实例

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算子识别到的调优方式主要包含两种： PyTorch数据类型转换，将执行在AICPU上的类型算子转换为执行在AICORE单元的算子。 等价的算子替换。 类型转换方式 当前PyTorch支持的dtype类型如下，详见Link。 图1 PyTorch支持的dtype 基于此对常见的算子如M

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填写基本信息，选择2创建的命名空间，Pod数量选择为“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。

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1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例：

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Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine T

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。

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训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data

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”，文件夹“model”下会显示新导入的模型文件。 如果是非“om”格式的模型，会弹出“Convert Model”对话框。 按表1填写模型转换的信息，单击“OK”。 表1 Convert Model参数说明 参数 说明 Model Path 待转换的模型文件在技能项目文件中的位置。一般将模型导入至文件夹“save_model”。

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单击“提交”，完成Notebook的创建操作。 进入Notebook列表，正在创建中的Notebook状态为“创建中”，创建过程需要几分钟，请耐心等待。当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 打开运行中的Notebook实例。 图1 打开Notebook实例

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return x 涉及到非0轴的slice操作，尝试先做permute操作将对应轴改变到0轴后调用。contiguous()方法后，再做slice操作。背后的原理是：tensor的存储机制使得存储连续的tensor对象的0维slice的结果也是存储连续的。 举例如下，修改前需要做两

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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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1-cudnn7-ubuntu18.04 表1 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 Tensorflow 2.1 是 （cuda 10.1） swr.{region_id}

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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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script可以保证这块GPU和NPU dump的数据对齐。 compare表中Cosine列第一个出现偏差的位置，为einsum算子的输入。 图8 Cosine列的偏差 查看堆栈信息发现是self.inv_freq的值存在精度偏差，再追溯到self.inv_freq的定义片段。 图9 inv_freq的定义片段 通

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GetData() const; 功能说明 获取Tensor中的数据。 参数说明 无。 返回值 参数名 类型 描述（参数说明、取值范围等） - const Buffer Tensor中所存放的数据。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Tensor类接口

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函数原型 Tensor Clone() const; 功能说明 拷贝Tensor。 参数说明 无。 返回值 参数名 类型 描述（参数说明、取值范围等） - Tensor 返回拷贝的Tensor对象。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Tensor类接口

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tor<TensorPtr>& list_tensor); 功能说明 获取可以修改的Tensor列表的引用。 参数说明 参数名 输入/输出 类型 描述 list_tensor 输出 vector<TensorPtr>& Tensor列表的引用 返回值 参数名 类型 描述（参数说明、取值范围等）

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const; 功能说明 获取Tensor的描述符（TensorDesc）。 参数说明 无。 返回值 参数名 类型 描述（参数说明、取值范围等） - TensorDesc 返回当前Tensor的描述符。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Tensor类接口

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建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI Gallery SDK，以便管理不同的项目，避免依赖项之间产生兼容性问题。 步骤二：构建自定义模型 本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 编写自定义配置类。 模型的configuration包含了构建模型所需的所有信息的对象，需要尽可能完整。

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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