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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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 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

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您可以使用本文档提供的图像识别服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像识别API之前，请确保已经充分了解图像识别相关概念，详细信息请参见产品介绍。 同时图像识别还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见图像识别SDK。

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IAM为图像识别提供了用户认证和鉴权功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 云监控 云监控（Cloud Eye）可以监控图像识别的相关指标，用户可以通过指标及时了解图像识别的使用情况。Cloud Eye更多信息请参见《云监控用户指南》。 表1 图像识别的监控指标

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successful_call_times_of_service 调用图像识别成功次数 该指标用于统计用户调用服务成功次数。 单位：次/分钟 ≥ 0 times/min 1分钟 failed_call_times_of_service 调用图像识别失败次数 该指标用于统计用户调用服务失败次数。 单位：次/分钟

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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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步骤一：开通服务 图像识别服务申请开通您可以按照以下步骤进行操作： 登录华为云，申请华为账号，并完成实名认证。 在华为云页面顶部选择“EI企业智能>人工智能>图像识别 Image”。 进入产品页，单击立即使用，输入您注册的用户名密码，进入图像识别管理控制台。 用户可以在图像识别管理控制台

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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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资源共享，Kubernetes中没有队列的支持，所以它在多个用户或多个部门共享一个机器时无法做资源共享。但不管在HPC还是大数据领域中，通过队列进行资源共享都是基本的需求。 在通过队列做资源共享时，CCE提供了多种机制。可以为队列设置weight值，集群通过计算该队列weight

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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自定义脚本代码示例 TensorFlow TensorFlow 2.1 PyTorch Caffe XGBoost Pyspark Scikit Learn 父主题： 推理规范说明

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步骤一：开通服务 图像识别服务申请开通您可以按照以下步骤进行操作： 登录华为云，申请华为账号，并完成实名认证。 在华为云页面顶部选择“EI企业智能>人工智能>图像识别 Image”。 进入产品页，单击立即使用，输入您注册的用户名密码，进入图像识别管理控制台。 用户可以在图像识别管理控制台

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L，则不受区域影响。 例如：您的 服务器 在“华东-上海一”可以调用“华北-北京四”的图像识别服务接口。 图像识别服务暂不支持离线部署。 图像识别服务的支持区域请参考使用限制。 父主题： 服务开通

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调用图像识别的API/SDK失败时怎么处理？ 检查原因 根据API调用返回结果或者错误码查找原因，具体请参见《图像识别错误码》。 检查访问密钥AK/SK是否获取成功。 检查Token是否填写正确或者已过期。 检查API调用方法是否正确，具体操作请参见《图像识别API参考》。 父主题：

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing拷贝数据较慢，重复打印日志

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1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install

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"image_source" : [ "base_image", "base_image", "base_image", "base_image", "base_image", "base_image", "base_image", "uniform_image", "uniform_image"

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支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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5MB）。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 名人识别 支持“华北-北京四”区域。 支持识别处理PNG、JPEG、BMP、WEBP格式的图片。 图片base64编码后大小不超过10MB（原图像大小不超过7.5MB）。 图像识别服务属于

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