配置pip源后安装组件失败 排查步骤如下： 确认配置已生效：查看日志中的下载地址是否是配置文件中的地址。 确认网络是否连通。 确认PyPI官网是否提供该组件。 确认安装的组件支持当前环境的系统、架构、python版本（可在对应组件的simple页面查看）。 以“pip install

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，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 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy pip install

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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

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OBS上传下载 当用于训练的数据需要存储至OBS时，您可以使用PyCharm ToolKit提供的OBS上传下载功能，在PyCharm界面将本地文件和文件夹上传到OBS，或者将OBS上的文件或文件夹下载到本地。 上传至OBS后，您的训练脚本中，可直接定义为对应的OBS路径。 将本地文件或文件夹上传至OBS

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Code连接Notebook后使用介绍 使用PyCharm远程连接Notebook 操作指导 16:29 使用PyCharm远程连接Notebook 使用PyCharm提交训练作业 操作指导 12:29 使用PyCharm提交训练作业 为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码

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准备环境 已安装python2.7或以上版本，配置好python环境变量。 已安装pycharm。 父主题： 使用SDK（Python）

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如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包，如下图，安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了，请联系技术支持工程师。 建议与总结 在创建训

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Python语言SDK获取和安装 python语言SDK语言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huaweicloudsdkimagesearch，参考方法如下： pip 安装： # 安装核心库 pip install

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安装ToolKit工具时出现错误，如何处理？ 问题现象 在安装ToolKit工具过程中，出现如下错误。 图1 错误提示 解决措施 此问题是因为插件版本和PyCharm版本不一致导致的，需要获取和PyCharm同一版本的插件安装，即2019.2或以上版本。 父主题： PyCharm

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已开通 人证核身 服务。 操作步骤 获取并安装IVS Python SDK。 以PyCharm为例，介绍如何安装SDK。 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SDK支持Python3及以上版本）。 # 安装核心库 pip install

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创建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引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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Standard Notebook 规格限制 文件上传下载 数据存储 环境配置相关 Notebook实例常见错误 代码运行常见错误 CodeLab PyCharm Toolkit使用 VS Code使用技巧 VS Code连接开发环境失败常见问题 在Notebook中使用 自定义镜像 常见问题

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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部署上线时，出现错误 在部署上线前，您需要基于训练后的模型编写配置文件和推理代码。 如果您的模型存储路径下，缺少配置文件“confi.json”，或者缺少推理代码“customize_service.py”时，将出现错误，错误信息如下图所示。 解决方案： 请参考模型包规范写配置文

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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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考资源获取获取对应语言的IoT Device SDK进行集成。 前提条件 已安装python，若未安装请参考安装python。 已安装开发工具（本文以Pycharm为例），若未安装请参考安装Pycharm。 已在管理控制台获取设备接入地址。获取地址的操作步骤，请参考平台对接信息。

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如何在Notebook中安装外部库 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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运行代码及模型需安装的依赖包，默认为空。如果已在模型配置文件中配置dependencies信息时，则可不填，后台自动从配置文件的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。 apis 否 String 模型提供的推理接口列表，默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时

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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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