Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏中选择“全局配置

查看更多 →

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

查看更多 →

encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorFlow、TensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorch、Caffe。 推理代码 1 2

查看更多 →

推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） 推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） 推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） 父主题： 使用预置镜像

查看更多 →

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。

查看更多 →

vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您 自定义镜像 中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 模型包规范

查看更多 →

端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

查看更多 →

训练基础镜像详情介绍 训练基础镜像列表 训练基础镜像详情（PyTorch） 训练基础镜像详情（TensorFlow） 训练基础镜像详情（Horovod） 训练基础镜像详情（MPI） 预置框架启动流程说明 父主题： 使用预置镜像

查看更多 →

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

查看更多 →

FrameworkType fmk_type); 参数说明 参数 输入/输出 说明 fmk_type 输入 框架类型 0：caffe 3：tensorflow 父主题： OpRegistrationData类

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

k，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook开发环境实例，选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。

查看更多 →

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相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.

查看更多 →

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“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

查看更多 →

python接口一一对应关系。 tf.gfile：指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口，在MoXing中，无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口，下表呈现内容仅表示功能类似，帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

查看更多 →

批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink ClickHouse on CCE部署指南 Spark on CCE with OBS安装使用指南

查看更多 →

。 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

查看更多 →

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

查看更多 →

如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询

查看更多 →

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？

查看更多 →