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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maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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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-mindspore、cylp-cbcpy、rlstudio-ray、mi

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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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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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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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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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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 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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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使用技巧 安装远端插件时不稳定，需尝试多次 Notebook实例重新启动后，需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 VS Code中查看远端日志 打开VS

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本地IDE（VS Code） VS Code连接Notebook方式介绍 安装VS Code软件 VS Code一键连接Notebook VS Code ToolKit连接Notebook VS Code手动连接Notebook 在VS Code中远程调试代码 在VS Code中上传下载文件

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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版本或者最新版本进行远程连接。 VS

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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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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程连接到Notebook中，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 使用本地IDE开发流程 配置本地IDE 在用户的PC端配置本地IDE环境。 支持通过PyCharm、VS Code、SSH工具本地IDE连接

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