。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

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copy_parallel('/cache/train_url', FLAGS.train_url) if __name__ == '__main__': tf.app.run(main=main) 导出训练模型至“train_url” 已知训练输出位置为“train_url”，ModelA

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件？ TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 训练作业日志中提示“No

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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 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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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和MXNet引擎的训练作业。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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“镜像源”：地址为 swr.cn-north-4-myhuaweicloud.com/custom_test/tensorflow2.1:1.0.0。其中custom_test/tensorflow2.1:1.0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”：选择X86_64 “类型”：选择CPU

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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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Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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CCE部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

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