本章节以人脸检测为例，介绍如何使用FRS Python SDK在本地进行开发。 该接口可以对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。 前提条件 注册华为账号 并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 已开通人脸检测。 操作步骤

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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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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 2

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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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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统，提升业务效率。 当前 人脸识别 提供了以下子服务： 人脸检测 人脸比对 人脸搜索 活体检测 人脸检测 人脸检测是在图像中准确识别出人脸的位置和大小。用户通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务

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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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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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边云协同 实践 描述 智能园区人脸检测 通常园区视频功能主要集中在存储和查看，视频分析和态势感知能力较弱。通过使用智能边缘平台与视频智能分析服务（VIAS），提升视频分析和感知能力，实现智慧园区人脸识别检测功能。本最佳实践提供了全面的智能园区人脸检测搭建教程，包括环境准备、IEF服务配置和下发人脸检测算法。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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人脸识别服务 所提供的API，均符合RESTful API设计规范，如表1所示。 表1 人脸识别API 类型 API 说明 人脸检测 人脸检测 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。 人脸比对 人脸比对 人脸比对是将两个人脸进行比对，来判断是否为同一

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com/dli-public/spark_general-x86_64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。

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udIDE，可完成代码的构建、调试、运行。 本章节以人脸检测为例，介绍如何使用 API Explorer 调试API。 前提条件 注册华为账号并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 已开通人脸检测。 操作步骤 登录API Explorer。 登录后，

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frs:faceDetect:subscribe 订阅人脸检测服务 √ × frs:faceDetect:unsubscribe 取消订阅人脸检测服务 √ × frs:faceDetect:getSubscribeUserList 查询订阅人脸检测的用户列表 √ √ frs:faceDete

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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265编码格式视频的GPU解码。 编码格式 支持分辨率 H.264 720P、1080P、2K、4K H.265 720P、1080P、2K、4K 人脸检测算法对摄像机的约束要求 表1 人脸检测算法对摄像机的约束要求 描述 限制 摄像头安装高度和角度 摄像头安装高度2~2.5米。 摄像头安装俯仰角0~15度，左右两侧水平。

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