是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5

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目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5

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VS Code IDE 安装方式 请参考VS Code IDE上API插件的安装。 安装验证 在VS Code IDE安装插件成功后在左侧的导航栏中可以看到Huawei Cloud Toolkit图标，则说明安装成功。 父主题： 底座插件安装

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VS Code IDE API检索 打开插件左侧主面板：点击VS Code IDE左侧工具框中的"Huawei Cloud Toolkit"工具按钮、点击插件主面板中的API主页，则可打开华为云API插件主面板 。 在搜索框中搜索华为云发布的所有云服务、API、SDK、错误码等。

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VS Code IDE 示例代码参考 打开插件左侧主面板：点击VS Code IDE左侧工具框中的"Huawei Cloud Toolkit"工具按钮、点击插件主面板中的API主页，则可打开华为云API插件主面板 。 在搜索框中搜索示例代码。同时下面的热门推荐会为您展示最近有哪些常用的示例代码。

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DevOps VS 敏捷 当我们面对敏捷和DevOps的时候，总会不可避免的思考下面这些问题： 敏捷是什么？DevOps是什么？两者有什么区别？ 持续集成不是XP里面的么，怎么DevOps也有持续集成？ 我们团队之前在做敏捷转型，现在又开始DevOps转型，这两者有什么区别？ 其

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IDE安装页面的提示，完成后续安装步骤。 图2 还有一种方式是进入VS Code插件市场搜索Huawei Cloud API，进入插件详情页，点击Install 按钮，弹出的窗口选择打开VS Code IDE，install后重启IDE即可。 安装验证 在VS Code IDE安装插件成功后在左侧的导航栏中可以看到Huawei

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VS Code IDE 插件在VS Code IDE的补全能力参考IntelliJ平台。 VS Code IDE代码补全支持的语言和IntelliJ平台有差异。 表1 VS Code IDE和IntelliJ平台代码补全支持的语言对比 语言 VS Code IDE IntelliJ平台

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VS Code IDE 点击左侧菜单中的Huawei Cloud Toolkit图标，打开插件主面板，选择右上角的用户头像按钮，在弹出的页面选择华为云AK/SK登录或者华为账号登录。 图1 选择AK/SK登录，则输入之前准备好的AK、SK登录华为云。 图2 若选择华为账号登录，则

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VS Code手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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安装VS Code软件 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下：

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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实例重新启动后，Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志 打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 Notebook如何离线安装VS Code Server

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Notebook支持以下几种使用方式，用于开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，

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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS

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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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VS Code中查看远端日志 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜show logs 选择Remote Server。 也可在如下截图的红框处切换至其他的Log 父主题： VS Code使用技巧

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