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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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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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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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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步骤1：选择日志流 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“接入 > 接入中心”，单击“云主机 E CS -文本日志”进行ECS接入配置。 或在左侧导航栏中，选择“接入 > 接入管理 > 接入日志”，单击“云主机 ECS-文本日志”进行ECS接入配置。 或在左侧导航栏中，选择“日志管理”，单

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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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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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ServiceStage云主机日志接入LTS 云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）用于收集来自ServiceStage云主机的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快

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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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安装ICAgent（非华为云主机） 前提条件 已购买 弹性云服务器 ECS作为跳板机。 满足AOM支持的操作系统及版本，支持amd64处理器架构。 弹性 云服务器 已绑定弹性IP地址。 确保本地浏览器的时间与弹性云 服务器 的时区、时间一致。 注意事项 非华为云上的服务器安装ICAgent时

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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ECS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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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark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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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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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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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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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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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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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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