Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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下载镜像缺少层如何解决？ 故障现象 在使用containerd容器引擎场景下，拉取镜像到节点时，概率性缺少镜像层，导致工作负载容器创建失败。 问题根因 docker v1.10 之前支持mediaType 为 application/octet-stream 的layer，而co

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level、nestloop_index hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 语法格式 1 2 3 4 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1

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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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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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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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SAP应用层性能测试 通过Client Copy操作在SDRS容灾服务开启与关闭场景下所需要的时长来测试SDRS的性能。 开启SDRS容灾服务。 按照第三章节使用ddic用户登录SAP系统 新建client 点击SAP Menu/Tools/Administration/Administration/Client

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 跨层参数化路径hint请参考参数化路径的Hint。 语法格式 1 2 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 跨层参数化路径hint请参考参数化路径的Hint。 语法格式 1 2 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1

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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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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level、nestloop_index Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 语法格式 1 2 3 4 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level、nestloop_index Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 跨层参数化路径hint请参考参数化路径的Hint。 语法格式 1 2 3 4 predpush_same_level([@queryblock]

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level、nestloop_index hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 跨层参数化路径hint请参见参数化路径的Hint。 语法格式 1 2 3 4 predpush_same_level([@queryblock]

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 语法格式 1 2 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1 src2 ...,

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 语法格式 1 2 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1 src2 ...,

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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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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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