ICAgent管理（非华为云主机） 安装ICAgent 升级ICAgent 卸载ICAgent 父主题： 配置管理

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同时添加100个接入配置。 接入配置 接入列表 左侧显示接入配置的信息，最多支持添加99个配置。 右侧显示配置接入的内容，详细请参考步骤3：采集配置进行设置。 一个接入配置设置完成后，单击“应用于其他接入配置”即可将该接入配置复制到其他接入配置。 单击“参数检查”，检查成功后，单击“提交”，批量接入设置完成。

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额。 无线性大小的云服务产品，规格中不携带该参数。例如下图中云主机的规格为：通用计算型|Si2.large.2|2vCPUs|4GB|linux 示例：云主机的 定价 为0.04650000元/1小时，客户按需使用该云主机，实际使用25874秒，优惠金额为0.00。则未出账的应付金额为(25874/3600)*

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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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“

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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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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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网段选择172.16.0.0/16，其他采用默认配置 1 00.00 Subnet 网段选择172.16.0.0/24，其他采用默认配置 1 00.00 安全组 根据需要开通入方向3306等端口 1 00.00 WAF 入门版 1 99.00 SFS 通用型，标准版 1 200.00 RDS 数据库引擎:

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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 旧版训练 新版训练 TensorFlow Tensorflow-1.8.0 √ x Tensorflow-1.13.1 √ 后续版本支持 Tensorflow-2.1.0 √ √ MXNet MXNet-1

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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。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“

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主机扫描支持非华为云主机吗？ 主机扫描支持非华为云主机。 目前支持linux主机和Windows主机。 父主题： 主机扫描类

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阿里云主机迁移至华为云 概述 准备工作 步骤一：下载并安装Edge 步骤二：采集阿里云E CS 主机资源 步骤三：评估迁移准备度 步骤四：目的端规格评估 步骤五：创建主机迁移工作流 父主题： 主机迁移相关最佳实践

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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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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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如何在Notebook中安装外部库 在Jupyter Notebook中安装 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

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weights格式的文件，单击“配置”，在配置页面，选择模型版本，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文件，单击第二层“配置”按钮进入配置界面。 配置完成后，点击继续转换按钮，转换得到wk文件，文件可以下载到本地。

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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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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 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3

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哪些区域支持接入非华为云主机？ 目前仅以下区域，可以接入非华为云主机： 华北-北京一 华北-北京四 华东-上海一 华东-上海二 华南-广州 中国-香港 亚太-新加坡 西南-贵阳一 亚太-雅加达 如果您的主机非华为云主机，请在上述区域购买HSS配额，然后使用非华为云主机的安装方式，将主机接入配额所在区域。

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偏好设置 可以设置“虚拟机类型”、“虚拟机规格族”、“系统盘规格”、“数据盘规格”，推荐目的端时优先推荐满足以上要求的主机。 配置完成后，单击“确认”，创建评估成功。 在迁移方案设计页面的应用列表，单击应用操作列的“查看资源配置”，进入目的端配置表页面。 在资源配置明细区域，可以查看

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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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