统一身份认证服务 人脸识别 使用统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务实现认证和鉴权功能。 对象存储服务 人脸识别支持从对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）读取人脸图片。 云审计 服务 人脸识别使用云审计服务（Cloud

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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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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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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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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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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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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有哪些途径可以使用人脸识别的API 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具，用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端，可以发送HTTP请求给服务端，并接收响应消息。cURL适用于接口调试。 编码 通过编码调用接口，组装请求消息，并发送处理请求消息。

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资源共享，Kubernetes中没有队列的支持，所以它在多个用户或多个部门共享一个机器时无法做资源共享。但不管在HPC还是大数据领域中，通过队列进行资源共享都是基本的需求。 在通过队列做资源共享时，CCE提供了多种机制。可以为队列设置weight值，集群通过计算该队列weight

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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含人脸识别ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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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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cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 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

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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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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TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

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如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，从原

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Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 当大量的状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，导致JVM GC占用大量时间时，可以通过如下配置，选择RocksDB作为状态后端。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install

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人脸识别服务是否支持手机端（安卓和IOS） 人脸识别服务不支持手机端（安卓和IOS）的SDK。但安卓系统可以借助Java SDK、API调用云上服务。Java SDK使用介绍请参见Java SDK入门指导。API使用介绍请参见调用API实现人脸检测。 父主题： 产品咨询类

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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