环境变量GOPATH，变量为go语言工程所在目录。 修改PATH变量，末尾增加GO的编译器路径“;%GOROOT%\bin"，中间分隔符是【;】。 修改CLASSPATH变量，末尾增加GO的编译器路径“;%GOROOT%\lib"，中间分隔符是【;】。 在vs code官网，下载安装操作系统的vs

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。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件，单击“配置”，配置Tensorflow参数，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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工具类 毕昇编译器 应用加速工具 Pod带宽管理工具 安全加固工具

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搭建Linux编译环境 软件要求 安装编译器&构建器 安装图形化配置解析工具 父主题： Linux下的编译

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去勾选“Tab键”，勾选“逗号”，单击“下一步”。 单击“完成”。 在“导入数据”对话框里，单击“确定”。 完成1后，使用记事本等文本编译器直接打开，或使用WPS打开。 方案二： 使用记事本文本编译器打开导出的防护事件数据 CS V文件。 选择“文件 > 另存为” 。 “编码”选择“ANSI”，修改文件名（后缀依然是

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？

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om”格式。 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。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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r/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")

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metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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om”格式。 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。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？ HiLens Kit是否有图片灰度化接口？

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delete_sniff_compiler hardening_ssh_config Ascend镜像中存在hcc编译器，具体说明请参见昇腾社区提供的HCC编译器说明文档。 父主题： 一般性问题

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg

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Ubuntu Version 14.04及以上版本，作为编译Huawei LiteOS的 服务器 。 GNU Arm Embedded Toolchain编译器，用于代码编译。 GNU Make构建器，用于文件组织与链接。 python 2.7/3.2+，pip包管理工具，kconfiglib库，用于编译前通过图形化界面完成配置。

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ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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