图1 TensorBoard界面 TensorBoard任务创建后，训练任务界面新增TensorBoard状态展示，如图2所示。 图2 TensorBoard状态 单击页面上方账号信息区域，在下拉菜单中选择“TensorBoard”，可对当前创建的TensorBoard环境进行

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tensorboard显示502 bad gateway 问题现象 启动tensorboard后，打开tensorboard提示502 bad gateway，或者偶现502 bad gateway。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 启动tensorboard对应的summ

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建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下： mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard --logdir ./tb_logs

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化和计算图可视化等。 更多功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 关闭TensorBoard 关闭TensorBoard方式如下： 单击下图所示的，进入TensorBoard实例管理界面，该界面记录了所有启动的TensorBoard实例，单击对应实例后面的SHUT DOWN即可停止该实例。

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建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下： mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard --logdir ./tb_logs

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TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

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问题现象 训练作业中使用Tensorboard直接写入到OBS路径，在日志中出现报错信息“ValueError: Invalid endpoint: obs. xxxx.com”。 原因分析 出现该问题的可能原因： 直接在OBS上写tensorboard文件，存在不稳定的风险。 处理方法

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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描述 训练任务的描述信息。 任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard，详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格

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描述 训练任务的描述信息。 任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard，详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格

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户创建的所有开发环境和TensorBoard环境，功能说明如下所示： 开发环境：支持启动、停止或删除开发环境（Jupyterlab、WebIDE和Notebook环境）。 TensorBoard：单击“TensorBoard”，可查看TensorBoard环境列表。单击环境列表中

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cp命令将容器内tensorboard子目录复制到宿主机 /home下。 在宿主机上安装tensorboard并启动。 pip install tensorboard #安装 tensorboard --logdir=/home/tensorboard --bind_all #启动 启动成功后如下图所示。

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池，如何解决？ 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 父主题： 开发环境

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上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试

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/cache”目录的大小 开发环境如何实现IAM用户隔离？ 资源超分对Notebook实例有什么影响？ 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 父主题： Standard Notebook

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elete modelarts:service:delete modelarts:model:delete modelarts:tensorboard:delete modelarts:trainJob:delete modelarts:exemlProject:deletemo

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推理服务API接口优化，对应修改推理服务。 2020-06-16 模型训练新增MindSpore样例体验，对应刷新模型训练。 新增Tensorboard管理，对应刷新模型训练。 2020-05-18 变更点如下： Jupyterlab环境编辑界面菜单调整、新增时序数据算子、新增Bo

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train_url 是 String OBS路径地址。 job_type 否 String 可视化的类型，可选的有tensorboard和mindinsight，默认为tensorboard。 flavor 否 Object 创建可视化作业选择的规格，用户无需填写。参见表3。 schedule

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模型训练任务的名称 任务描述 模型训练任务的描述信息 任务创建时间 模型训练任务创建的时间 训练用时 模型训练耗时时长 Tensorboard Tensorboard状态 训练状态 显示训练任务当前的状态。 包括如下状态： ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。

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