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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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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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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现场可编程门阵列（FPGA）：一种入门级可编程的器件，通过硬件描述语言（Verilog或VHDL）所完成的电路设计，经过综合与布局，实现复杂的组合或者时序逻辑功能 镜像：弹性云服务镜像。 使用流程 FPGA加速 云服务器 提供了GitHub开源的Web化服务平台，便于用户将FPGA加速云 服务器 集成到第三方系统，用于二次开发。

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

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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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地址库管理与价格管理 地址库管理 常用收货信息 新增、查询收货地址信息；便于在开单时选择已维护的常用信息；可进行编辑、删除操作。 图1 常用收货信息 常用发货信息 新增、查询发货地址信息；便于在开单时选择已维护的常用信息；可进行编辑、删除操作。 图2 常用发货信息 价格管理 运单价格管理

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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 该接口可以使用客户AK/SK或者Token调用。

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根据产品规格查询价格（旧） 功能介绍 自建平台根据产品目录，获取不同规格产品对应的华为云官网价格。 注意事项： 新订购产品，或者续订产品，均可以调用该接口询价。 该接口可以使用客户AK/SK或者Token调用。 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”接口

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资源和成本规划 表1 资源和成本规划内容说明 维度 说明 资源规划 主要分为基础虚拟机计算资源、网络资源、中间件数据库及缓存等类型资源。 成本规划 略 组网规划 通常使用创建的虚拟机默认VPC网络。 数据规划 根据客户业务体量和规划使用存储年限最终决定数据存储的容量，一般年存储量GB级别。

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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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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： 规格限制

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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 PyTorch AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI

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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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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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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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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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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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应用到服务产品中或者安装到服务器使用的证书，即该证书生效。 证书是一次性的，当目前的证书不能满足您的要求或者证书即将过期，您可以再购买新的可匹配该 域名 类型的证书，将新证书配置到目标域名使用。 相关操作： 如何将SSL证书应用到 华为云产品 ？ 如何在服务器上安装SSL证书？ 父主题：

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