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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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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在Notebook中添加自定义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 Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe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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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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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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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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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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华为云主机跨可用区迁移 适用场景 本文介绍如何使用迁移中心MgC将华为云可用区的主机搬迁到其他可用区，适用于大批量主机跨可用区迁移。30台以下的小规模、单批次迁移请使用主机一站式跨可用区迁移。 准备工作 使用MgC之前，您需要拥有一个华为账号或一个可用于访问MgC的IAM用户，获取方法请参见准备工作。

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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe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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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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包含有关未经授权请求的信息。 details Array of Detail objects 权限拒绝时服务返回的详细错误信息。 表18 Detail 参数 参数类型 描述 error_code String 响应码 error_msg String 响应消息 请求示例 预估执行计划价格，该执行计划中包含了一个新创建的vpc资源

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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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按需计费的价格是什么？ 如果需要知道按需计费的计费方式，可以参考计费项各自的“产品 定价 ”。 若需要知道按需计费的计费价格，请在价格计算器页面，根据需求输入所需购买数量，进行价格预估。详情请参考价格计算器。 父主题： 订购和计费

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该接口不支持查询预留实例产品价格 该接口即将下线，“根据产品规格查询价格”新接口请参考查询按需产品价格和查询包年/包月产品价格。 URI POST /v1.0/{domain_id}/customer/product-mgr/query-rating 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 参数

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询时请确认这4个查询条件均输入正确，否则该接口会返回无法找到产品的错误。 如果只是临时查询产品价格，可以到价格计算器查询。 询价Api入参参数product_infos取值可以参考价格计算器查询入参，详情见包周期询价示例。 接口约束 该接口可以使用伙伴置换子客户的Token调用，

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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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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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为什么不能识别批量导入的云主机？ 受云 堡垒机 版本限制，当用户云堡垒机“设备系统”版本低于V3.3.0.0时，导入的云主机可能会识别失败，不能获取主机信息。 您可以先选择升级系统到最新版本后，再次导入云主机。也可以将云主机信息转入Excel表格，通过Excel文件方式批量导入主机。

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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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