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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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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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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Edgectl判断，节点CPU核数不足以安装IEF软件。节点CPU核数过少。使用CPU核数较多的节点安装IEF软件。

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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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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 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

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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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engine_name String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU

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Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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集成VSCode开发工具，利用工具的便捷性，实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架，如Tensorflow、PyTorch、Spark_MLlib、MXNet等，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模

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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 Shapely

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如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 以4U8G节点为例，并提前在集群中部署一个CPU request为1，limit为2的工作负载。 登录到节点池中的一个节点，查看/var/lib/kubelet/cpu_manager_state输出内容。 cat /var/lib/kubel

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实例CPU使用率高问题排查 使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率达到80%，则认为CPU存在瓶颈。此时，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，

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RDS for MySQL CPU升高定位思路 RDS for MySQ L实例 CPU升高或100%，引起业务响应慢，新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因：大量慢SQL导致实例CPU升高，需要优化相应的慢SQL。 排查思路： 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

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变更 GaussDB 实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 注意事项 GaussDB实例支持规格升配，也支持降配。 规格变更前，须确保实例状态正常。实例异常，节点异常，磁盘满均不允许进行规格变更。

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/sys/fs/cgroup/cpu/A echo 1 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/cpu.qos_level mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpu/A/B echo -2 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/B/cpu.qos_level mkdir

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com/dli-public/spark_notebook-aarch64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义

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原因3：当前设备开启的业务过多。 原因4：设备受到攻击导致CPU资源占用过高。 处理步骤 使用display cpu-usage configuration命令查看CPU告警阈值，检查CPU告警阈值设置是否合理。 如果合理，则=>步骤3。 如果不合理，则=>步骤2。 使用set cpu-usage thresh

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ALM-50205 BE CPU使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测BE CPU使用率。当检测到CPU使用率连续多次（默认值为3）超出阈值范围（默认值为95%）时产生该告警。 平滑次数为1，CPU使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，CPU使用率小于或等于阈值的85%时，告警恢复。

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CPU使用率高问题排查与优化 场景描述 业务侧TaurusDB实例的SQL执行速率在16:08分左右开始变慢，应用有超时的报错。 原因分析 查看CPU使用率监控指标，发现在16:08分左右实例的CPU使用率开始飙升到100%，且一直持续在高位线。 图1 CPU使用率 查看QPS、

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