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

查看更多 →

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1

查看更多 →

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1

查看更多 →

engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。 v1_compatible Boolean 是否为v1兼容模式。

查看更多 →

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“

查看更多 →

in loss computation. 图1 分布式Tensorflow无法使用 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。

查看更多 →

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“

查看更多 →

从OBS上传到云硬盘EVS。 将调试好的训练脚本和用于训练的数据集上传至OBS目录。 提交训练作业。提交训练作业方式如下： 在本地IDE中提交训练作业 可以通过调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练，调用SDK创建训练作业的操作请参见调用SDK创建训练作业。 可以基于PyCharm

查看更多 →

推理基础镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建 自定义镜像 ，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10

查看更多 →

1-ubuntu18.04 无AI引擎（专用于自定义镜像的基础镜像） conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 conda3-ubuntu18.04 表2 ARM预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 TensorFlow tensorflow1.15-mindspore1

查看更多 →

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-1.8”。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。

查看更多 →

ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。

查看更多 →

在“Notebook”区域下，选择“TensorFlow-1.8”，新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !pip install Shapely 在Terminal中安装 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。

查看更多 →

ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，

查看更多 →

训练基础镜像详情（Horovod） 介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horov

查看更多 →

法章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

查看更多 →

当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda env。 在Notebook的Termin

查看更多 →

是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

查看更多 →

ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，

查看更多 →

修改 服务器 的镜像 功能介绍 修改服务器的镜像。 服务器的镜像和服务器组的镜像不一样时，支持服务器的镜像切换为服务器组的镜像，并且仅允许同等镜像进行切换，例如：同操作系统，免费镜像切换，同源同价的付费镜像切换。如果服务器组的镜像和服务器的镜像为非同等镜像，建议您直接购买新的服务器，删除或者退订老的服务器。

查看更多 →

output_path 是 String 训练作业的输出位置。 hyperparameters 否 JSON Array 训练作业的运行参数，为label-value格式，其中lable和value的值均为String类型；当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。 log_url

查看更多 →