华为云

面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

 
 

    华为云跑tensorflow 更多内容
  • 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型?

    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe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

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  • 如何在Notebook中安装外部库

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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  • 推理专属预置镜像列表

    推理基础镜像详情PyTorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下PyTorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorchSpark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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  • 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?

    在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel? 使用场景 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

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  • 设计

    应用割接,业务全部切换到新大数据平台。 设计大数据双方案 双方案是一种常见的大数据迁移策略,通过双平台同时运行,持续验证数据和任务,双运行一段时间稳定以后,再将业务切换到新的大数据平台。如下图: 图3 大数据双方案 双方案的设计思路如下: 数据和任务迁移 在数据源接入前

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • Notebook专属预置镜像列表

    开发环境预置镜像分为X86和ARM两类: 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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  • Standard支持的AI框架

    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-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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  • 导入和预处理训练数据集

    division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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  • 准备工作

    定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。 1 2

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  • 华为HiLens支持哪些模型?

    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TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,请选择符合要求的模型。 父主题: 技能开发

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  • ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?

    在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题: Standard Notebook

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  • 创建Tensorboard

    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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  • 创建TFJob

    TFJob即Tensorflow任务,是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见:https://www.tensorflow.org

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  • 准备模型训练镜像

    所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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  • 配置pip源后安装组件失败

    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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  • 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?

    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 Shapely

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  • 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告

    【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 华为云ModelArts服务模型转换在2024年4月30日 00:00(北京时间)正式下线。 下线范围 下线区域:华为云全部Region 下线影响 正式下线后,用户将无法再使用模型转换的功能,包括创建和删除模型转换任务、查询模型转换任务列表和详情功能。

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  • 模型包结构介绍

    vice.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 AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎TensorFlow,则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题: 创建模型规范参考

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  • 使用自定义镜像增强作业运行环境

    com/dli-public/spark_notebook-aarch64:3.3.1-2.3.8.1120250109929356803819072.202501141605 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

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