此处 --train_dir 表示训练结果存储路径，其前缀 /tmp/sfs0 需要与4.c中设置的NFS“容器内挂载路径”路径保持一致，否则训练结果无法写入NFS中。 --max_steps表示训练迭代的次数，这里指定了10000次迭代，完成模型训练大概耗时3分钟，如果不指定，默认

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业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

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MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业

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概要 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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定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 产品介绍

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题： 计费相关

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训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题： 计费FAQ

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killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。

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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 在Mode

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如何在训练中加载部分训练好的参数？ 在训练作业时，需要从预训练的模型中加载部分参数，初始化当前模型。请您通过如下方式加载： 通过如下代码，您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags

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job_name 是 String 训练作业名称，名称只包含数字、字母、下划线和中划线，长度为1-20位。如：rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用M

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的

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重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日志预览功能，如果训练作业有多个节点，则支持查看不同计算节点的日志，通过右侧下拉框可以选择目标节点预览。 图1 查看不同计算节日志 当日志文

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如何查看训练环境变量 在创建训练作业时，“启动命令”输入为“env”，其他参数保持不变。 当训练任务执行完成后，在训练作业详情页面中查看“日志”。日志中即为所有的环境变量信息。 图1 查看日志 父主题： FAQ

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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