未检测到人脸，无法搜索。 请参考约束与限制章节，上传符合规范的人脸图片。 400 FRS.0305 超过最大的人脸库数量，无法创建新的人脸库。 请检查人脸库数量是否超出限制联系客服提供支持。 403 FRS.0306 超过人脸库容量限制，无法增加更多的人脸。 请新增人脸库，重新添加人脸到新的人脸库中。

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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“.om”模型。“.om”

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人脸搜索是否需要使用OBS服务 人脸搜索是否需要使用OBS服务 人脸搜索是指在已有的人脸库中，查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸。在使用人脸搜索时，需创建人脸库（使用人脸库，也以开通人脸搜索服务为前提）。人脸库创建在华为云 对象存储服务 （OBS）中，您可以参考API文档“人脸库资

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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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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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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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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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stringify(ex)); }); 删除人脸 const request = new frs.DeleteFaceByFaceIdRequest(); request.faceSetName = "人脸库名称"; request.faceId = "人脸ID"; const result

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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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Go SDK 本章节介绍人脸识别服务Go SDK，您可以参考本章节进行快速集成开发。 准备工作 注册华为账号 并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费或冻结状态。 已开通人脸识别服务。如未开通，请登录人脸识别管理控制台人脸识别管理控制台开通所需服务。 已具备开发环境，Go SDK

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} 删除人脸 var req = new DeleteFaceByFaceIdRequest { FaceSetName = "人脸库名称", FaceId = "人脸ID"

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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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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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使用身份证文本、人脸图片验证 功能介绍 使用姓名、身份证号文本和人脸图片进行三要素身份审核。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2.0/ivs-standard

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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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改善前端抓拍条件，调节光照，避免背光情况。运动模糊，去掉模糊照片，调节摄像头参数。 相差太多的情况，可以采用一个人录入多张人脸的方式。录入的人脸应该采用不同的姿态，需要跟抓拍的人脸姿态相近，或者直接采用抓拍到的图像质量比较好的人脸作为底库录入。 父主题： 产品咨询类

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使用身份证图片、人脸视频验证 功能介绍 从身份证正反面图片中提取姓名和身份证号码，并对视频做活体检测后提取人脸图片，以此进行三要素身份审核。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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