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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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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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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节点实现设备通过原生MQTT协议以设备直连边缘节点模式接入。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法。 掌握设备通过IoT边缘节点接入物联网平台的方法。 掌握MQTT.fx模拟器的用法。 父主题： 基于IoT边缘实现模拟MQTT设备的快速接入

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openEuler系操作系统商业软件培训 培训简介 通过学习操作系统商业软件桌面应用课程，可以掌握统信企业Linux环境所需的核心桌面管理技能，掌握自己安装虚拟系统管理器的方法及虚拟机的安装部署，了解操作系统激活方法，掌握桌面工具的基本使用方法，掌握在系统中的磁盘及网络管理等；通过学习系统工程师课程，可以具备企

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 云容器引擎 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群。借助云容器引擎，您可以在华为云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 图说云容器 了解Kubernetes

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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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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化

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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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215:20202/cci/tf-benchmarks-cpu:v1", "name": "tensorflow", "ports": [

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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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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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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OT数采配置，提供了在IoT边缘控制台简单配置，实现OT数采（D CS 、PLC、OPCUA等）。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法。 掌握将OT设备的数据上报云端的方法。 OT数采流程介绍 父主题： 基于IoT边缘实现模拟IEC104网关的接入

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云。 业务数据化管理，帮助企业解决四大业务痛点。 快速掌握企业的全面销售情况： 图1 销售情况 对比去年同期与公司整体销售额。 对比区域销售额与客户销售额。 对比业务员业绩。 分析重点客户销售。 分析主要产品销售。 快速掌握企业订单情况，按时交付： 图2 订单情况 打开移动端app可快速查询客户订单状态。

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一个数据处理插件以使您的设备发送的数据在IoT边缘预先处理后再上报数据到IoTDA。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘ModuleSDK的使用。 掌握在边缘处理设备发送的数据。 父主题： 基于IoT边缘服务实现边缘插件的生态拓展

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OT数采配置，提供了在IoT边缘控制台简单配置，实现OT数采（DCS、PLC、OPCUA等）。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法。 掌握将OT设备的数据上报云端的方法。 OT数采流程介绍 父主题： 基于IoT边缘实现OT数采（Modbus-TCP）

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下载数据。如果文件比较多，那么该过程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小，可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下

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conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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