Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错，含有“killed”相关字段，例如：

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使用PyCharm手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装2019

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PyCharm-Plugin 在Python主流开发工具（PyCharm）上实现一键生成python模板工程、打包、部署等功能。 获取插件（插件.sha256）。 打开JetBrains PyCharm，单击“File”菜单，选择“Settings ”，在弹出界面的菜单中选择“P

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Notebook支持以下几种使用方式，用于开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，

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使用PyCharm上传数据至Notebook 前提条件 本地已安装2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本的PyCharm专业版。SSH远程开发功能只限PyCharm专业版。单击PyCharm工具下载地址下载并完成安装。 Step1 下载并安装PyCharm

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通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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2和2023.2）版本的PyCharm专业版工具，推荐Windows版本，社区版或专业版均可，请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持。

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提供的Moxing库的文件操作API（mox.file.copy_parallel）完成。 在PyCharm环境中开启Terminal，VS Code中操作类似。 图2 PyCharm环境开启Terminal 在本地IDE的Terminal中使用Moxing上传OBS文件到Notebook的操作示例如下：

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎，当前支持的引擎列表请参见ModelArts支持的预置镜像列表。 如果您使用的AI引擎为支持列表之外的，建议使用 自定义镜像 的方式创建训练作业。 AI Engine 选择代码使用的AI引擎及其版本。支持的AI引擎与ModelArts管理控制台里

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图1 PyCharm配置python环境 SDK获取和安装 python语言SDK的获取和安装推荐使用pip命令进行安装或使用pycharm进行安装，需要安装huaweicloudsdkcore包以及huaweicloudsdkimage，参考方法如下： pip 安装： # 安装核心库

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分享。 保存镜像时，安装的依赖包（pip包）不丢失，VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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Python开发环境配置 使用 内容审核 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyCharm开发工

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在页面上方选择您的Python安装路径，如图 PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图1 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SD

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在页面上方选择您的Python安装路径，如图 PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图1 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SD

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Python开发环境配置 使用 图像搜索 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境，步骤如下： 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在P

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“RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。

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