在tf 1.15上可以使用tf.Variable加use_resource=True方式创建resource变量：input = tf.Variable(2, use_resource=True)然后input.handle即可

在2.x版本上使用tf.Variable创建变量，同时在var和accum上加上.handle方法import numpy as npimport tensorflow as tfvar = tf.Variable(np.random.rand(2, 1).astype(np.float32))accum = tf.Variable(np.random.rand(2, 1).astype(np.float32))lr = 0.01grad = tf.Variable(np.random.rand(2, 1).astype(np.float32))momentum=0.0res = tf.raw_ops.ResourceApplyKerasMomentum(var=var.handle, accum=accum.handle, lr=lr, grad=grad,                                             momentum=momentum, use_locking=False, use_nesterov=False)                                            print("==tf res==", res)

是否可以检查下aicpu包是否安装正确，或者尝试跑下其他aicpu算子看看是否也有报错。如果也有类似的报错，可以尝试重新安装下run包

评论 Lear：可以参考这个文件里的https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/model_zoo/official/nlp/bert/src/dataset.py的函数create_bert_dataset，以及在这里https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/model_zoo/official/nlp/bert/run_pretrain.py的使用create_bert_dataset。

model.train接口里接收的dataset可以是多个数据组成，形如(data1, data2, data3, ...) 。所以dataset是可以包含inputs, labels_indices, labels_values, sequence_length的信息的。只需要定义好相应形式的dataset，传入model.train里就可以。具体的可以了解下相应的数据处理接口：[url]https://www.mindspore.cn/doc/programming_guide/zh-CN/r1.0/dataset_loading.html[/url]

评论 HeIIoWord：source /home/ma-user/miniconda3/bin/activate Mindspore-1.0.0-python3.7-aarch64试下, 命令中一个bin/

可以尝试换个镜像源试试，或者可以去pipy上搜索下载相应的包: [url]https://pypi.org/[/url]

[quote][size=2][url=forum.php?mod=redirect&goto=findpost&pid=522723&ptid=91423][color=#999999]回复：HeIIoWord 发表于 2020-12-1 11:03[/color][/url][/size] [/quote]执行 source /home/ma-user/miniconda3/activate Mindspore-1.0.0-python3.7-aarch64试下

如果云上没法启动root权限的话，可以尝试直接reboot处理呢