与其他云服务的关系 功能 相关服务 位置 云 服务器 和文件系统归属于同一项目下，用于挂载共享路径实现数据共享。 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，E CS ） 挂载NFS文件系统到云服务器（Linux） 云容器引擎提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运

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Fabric增强版和华为云 区块链 引擎实例，包括用户管理、节点管理、运维监控等模块，帮助您快速创建、方便管理、高效运维区块链网络，为上层应用提供企业级区块链系统。 Hyperledger Fabric增强版：以Hyperledger Fabric 为内核，基于全栈可信能力，包括弹性服务器，企业级容器、安全

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相关服务 位置 云服务器和文件系统归属于同一项目下，用于挂载共享路径实现数据共享。 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS） 挂载NFS文件系统到云服务器（Linux） 挂载NFS文件系统到云服务器（Windows） 挂载CIFS文件系统到云服务器（Windows）

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has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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python接口一一对应关系。 tf.gfile：指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口，在MoXing中，无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口，下表呈现内容仅表示功能类似，帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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Online快速开发、发布 WeLink 应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在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。

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Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

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专属资源池由云容器引擎CCE支撑，CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务。 共享资源池由云容器实例CCI服务的 Serverless Container（无服务器容器）引擎支撑。 优势 支持Kubernetes社区原生应用和工具，简化云上自动化容器运行环境搭建。 让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。

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查询偏移量。 data Array of StatisticResourceDataItem objects 会议已购资源使用数据按时间点统计的查询结果数组。 表5 StatisticResourceDataItem数据结构 参数名称 参数类型 描述 time String 日期/月份。

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CCE部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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om”格式。 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。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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"images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考Tensorflow、Tensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您 自定义镜像 中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 创建AI应用规范参考

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使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本） Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强 Spark Streaming企业级能力增强

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高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是 对象存储服务 ，具有高可用低成本的特点。 数据融合处理 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批

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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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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink CCE部署使用ClickHouse Spark on CCE with OBS安装使用指南

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