Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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根据引入的sdk名称，在app\build.gradle文件修改配置。 在注释中选用实际使用aar包对应的implementation字段即可。 图3 app\build.gradle的引用配置 修改app\src\main\java\com\example\myapplication\MainActivity

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QyJQ=}</master> </settingsSecurity> 选择依赖管理工具：Gradle 使用前请确保已安装JDK及Gradle。 gradle项目中build.gradle文件添加nu.studer.credentials插件。 plugins{ id 'nu

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查看项目依赖关系 如果您的项目在build.gradle（对于Gradle项目）或pom.xml（对于Maven项目）中声明了依赖项，CodeArts IDE会在资源管理器中的DEPENDENCIES部分显示它们。配置的JDK的内容也会显示在DEPENDENCIES部分中。 您可

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xml文件，版本号是否正确替换。如仍未解决，请提交工单寻求技术支持。 方式二：使用Gradle中央仓库和Gradle工程下载安装OBS Java SDK 使用本方式安装SDK前，请确保Java环境和Gradle环境正确配置并能正常使用。 获取OBS Java SDK版本号。获取Bund

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om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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Project对话框中，找到所需的文件夹，然后单击Open。 CodeArts IDE会自动检测项目文件夹中的pom.xml或build.gradle文件，并自动加载相应的项目（Maven或Gradle）。如果两个文件都存在，CodeArts IDE会提示您指定项目的构建系统。 如果.jlsp文件夹尚不存在，CodeArts

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类：

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3

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在“/app/build.gradle”文件中设置so库的存放路径。 1 2 3 4 5 sourceSets { main { jniLibs.srcDirs = ['src/main/jniLibs'] } } 在“app/src/main/res/values/strings

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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id 'org.jetbrains.kotlin.android' version 'KOTLIN_VERSION' apply false // 添加kotlin插件，最低支持1.6.20版本 ... } 在app/build.gradle中添加依赖。 plugins

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with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 是 是 tensorflow1.13-cuda10

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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“GroupId” 一致，同时支持自定义。 创建Gradle项目 类型：下拉框选择 “Gradle” 。 路径：选择或输入将要创建的文件的存放路径。 若所选路径目录下存在 “pom.xml” 文件且不存在 “build.gradle” 文件，则自动将 “GradleType” 类型选择为

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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