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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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的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

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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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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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心下拉菜单可以选择需要部署的区域，单击“一键部署（入门级）”（此处以亚太-新加坡，入门级为例），跳转至解决方案创建资源栈界面。 图1 解决方案实践 在选择模板界面中，单击“下一步”。 图2 选择模板 在配置参数界面中，自定义填写资源栈名称，根据表1填写配置参数信息，单击“下一步”。

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行依赖安装配置后，保存为 自定义镜像 ，能直接在ModelArts用于训练作业。 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

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提供海量纯净IP，降低跨境卖家多店铺关联的风险。 一键部署 该方案优化了店铺运行环境的安全配置项，一键即可快速完成资源的发放及配置。 约束与限制 在开始解决方案部署之前，请确认您已经拥有一个可以访问该区域华为账号并开通华为云。如果计费模式选择“包年包月”，请确保账户余额充足以便一键部署资源的时候可以自动支付；

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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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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，可以查看应用内主机资源的评估推荐结果，其中目的端规格配置是根据源端规格配置和评估策略推荐的华为云对应规格配置，成本预估是

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

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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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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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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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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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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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证书有效期是多久，证书是怎么样的？ 开发者认证证书自颁布之日起3年内有效。证书样式如图1 图1 云原生入门级开发者认证证书样例 父主题： 开发者认证证书常见问题

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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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preconfigured with AI engine PyTorch1.10 and 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

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推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方式仅可

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