已开通服务。 操作步骤 获取并安装NLP 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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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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0015报错。 步骤2：安装SDK 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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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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已开通人脸检测。 操作步骤 获取并安装FRS 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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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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当引入MoXing+AI引擎相关的模块时，会涵盖所有Framework的功能，例如如下操作，这里的mox同时涵盖了所有moxing.tensorflow和moxing.framework下的所有API。 1 import moxing.tensorflow as mox 引入MoXing

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模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/M

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已开通通用 表格识别 。 操作步骤 获取并安装OCR 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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当训练作业在运行过程中时，您可以执行停止作业的操作。 停止作业 当训练作业在运行过程中时，您可以在PyCharm菜单栏中，选择“ModelArts >Training Job > Stop ”停止此作业。 图1 停止作业 父主题： PyCharm Toolkit提交训练作业

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必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VS

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必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VS

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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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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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环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 业务代码问题

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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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“.cfg”，或tensorflow的“

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开通服务 步骤2：安装SDK 获取并安装FRS 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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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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execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时，出现如下报错： [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91, [the model stream execute failed] 原因分析

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