TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板

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为您服务后台开通邀测白名单。 申请服务前，请您先申请华为账号，并完成实名认证。 用户第一次使用图像识别时，需要先申请开通该服务。服务只需要开通一次即可，后面使用时无需再申请。 图像识别已商用的服务提供两种计费模式供您选择：按需计费和折扣套餐包计费。服务计费问题请参考计费说明。 父主题：

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终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图像识别的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图像识别的终端节点 区 域名 称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一 cn-north-1 image

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发更为有效。 图1 场景分析 智能相册 基于图像识别的标签可达近万种，智能相册可以自定义分类，比如“植物”、“美食”、“工作”等类别。方便用户管理相册，带来良好体验。 图2 智能相册场景 目标检测 在建筑施工现场，基于定制化的图像识别目标检测系统，可实时监测现场人员是否佩戴安全帽，以降低安全风险。

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华为类 华为图像识别 华为图像识别（体验） 华为 图像搜索 华为 文字识别 华为文字识别（体验） 华为 人脸识别 华为 语音识别 华为 语言生成 华为 语言理解 华为 机器翻译 华为机器翻译（体验） 华为天气服务 华为天气（体验） 华为会议（体验） 华为云OBS 华为短信 华为短信（体验） 华为空气质量（体验）

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auncher.py|27| Running warm up INFO|2023-09-02T12:08:55|/opt/launcher.py|27| Done warm up INFO|2023-09-02T12:08:55|/opt/launcher.py|27| Step

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服务使用流程 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 使用本服务的操作流程如下所示： 图1 使用流程

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gds_ctl.py 背景信息 在配置了gds.conf的情况下，就可通过gds_ctl.py控制gds的启动和停止。 前置条件 只支持在Linux系统执行该命令。执行前，需确保目录结构如下： |----gds |----gds_ctl.py |----config |-------gds

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SDK获取和安装 JAVA版本图像识别的SDK推荐您通过 Maven 安装依赖的方式使用华为云 Java SDK： 首先您需要在您的操作系统中 下载 并 安装Maven 。 安装配置完成后，输入命令“mvn -v”,显示如下图 Maven版本信息 表示成功。 Maven安装完成后

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训练入口：输入模型训练主文件，必须为py文件。示例：learnware_retrain.py。如果用户当前编辑的是ipynb文件，可选中此文件，单击界面右上角的“转换”图标，将ipynb文件转换为同名的py文件。 推理入口：输入模型推理主文件，必须为py文件。示例：learnware_predict

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

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yarn-per-job -Dyarn.application.name=py_kafka -pyarch venv.zip -pyexec venv.zip/venv/bin/python3 -py pyflink-kafka.py 运行结果： yarn-application模式 ./bin/flink

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tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 MindSpore mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3 mindspore_1.9.0-cann_6.0.0-py_3.7-euler_2.8.3 mindspore1

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ze_service.py”，此文件有且只能有一个，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py文件可以直接放model目录下，推荐采用相对导入方式导入自定义包。 customize_service.py依赖的其他文件可以直接放

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mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 西南-贵阳一 mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b

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TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板

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于存放用户来部署函数的deploy.py脚本。 图1 新建目录 执行deploy.py脚本时读取函数配置文件cam.yaml，构造hcloud命令更新函数代码和函数配置，cam.yaml详细配置请参见cam.yaml解析。执行deploy.py脚本日志会写入/home/function/deploy/function

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/bucket-name/code/test.sh”。 在本地创建“.py”文件，例如“test.py”。由于后台会自动将代码目录下载至容器的“/home/work/user-job-dir/”目录下，因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件： import os

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module_file来导包，代码结构如下： project_dir |- main.py |- module_dir | |- __init__.py | |- module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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调用说明 图像识别提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读

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