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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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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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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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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送货批次打印【合并】（PDA） 【功能说明】 用于PDA合并启动送货批号并打印，支持补印和删除； 【操作步骤】 送货单查询：输入查询条件：开始日期和结束日期必输，默认当前日期的前一个月，选择业务类型和工厂名称 -> 单击“获取单据列表”按钮，查询出符合条件的送货单列表； 图1 送货单查询

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合并请求问题 合入合并请求时，提示“无权限” 在本地提交合并请求时，报错"failed to push some refs to '....git'" 在本地解决代码文件冲突

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审核合并请求 功能介绍 审核合并请求。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/repositories/{repository_id}/me

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合并段(Harmony SDK) 功能说明 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息复制到对象元数据中，其处理过程

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merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将与数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多seg

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merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将与数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多seg

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合并前请确保HDFS上有足够的存储空间，至少需要被合并表大小的一倍以上。 合并表数据的操作需要单独进行，在此过程中读表，可能临时出现找不到文件的问题，合并完成后会恢复正常；另外在合并过程中请注意不要对相应的表进行写操作，否则可能会产生数据一致性问题。 若合并完成后，在一直处于连接状态的spark-beeline/spark-sql

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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OBS支持的Region与Endpoint的对应关系，详细信息请参见地区与终端节点。 如果上传了10个段，但合并时只选择了9个段进行合并，那么未被合并的段将会被系统自动删除，未被合并的段删除后不能恢复。在进行合并之前请使用列出已上传的段接口进行查询，仔细核对所有段，确保没有段被遗漏。 如果最后一个段

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合并前请确保HDFS上有足够的存储空间，至少需要被合并表大小的一倍以上。 合并表数据的操作需要单独进行，在此过程中读表，可能临时出现找不到文件的问题，合并完成后会恢复正常；另外在合并过程中请注意不要对相应的表进行写操作，否则可能会产生数据一致性问题。 如果合并完成后，在一直处于连接状态的spark-beeline/spark-sql

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管理合并请求 评审意见门禁详解 解决合并请求的代码冲突 创建Squash合并

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Linux系统迁移，如何合并磁盘？ 场景描述 源端Linux系统迁移，想要将源端多个磁盘分区迁移到目的端后合并到一个磁盘内。 解决方案 通过在源端修改 SMS -Agent的配置文件，即可实现将源端多个磁盘中的分区迁移到目的端同一个磁盘内。 该方案对配置文件所做出的改动，仅涉及迁移后的目的端，不会对源端有影响。

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个Job合并这些小文件，并将合并后的大文件写入到最终的表目录下。 使用约束 写入表的类型为：Hive、Datasource 支持的数据格式：parquet、orc 配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.

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cursor.executemany(query,vars_list) 功能描述 此方法执行SQL命令所有参数序列或序列中的SQL映射。 原型 cursor.executemany(query,vars_list) 参数 表1 cursor.executemany参数 关键字 参数说明

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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cursor.execute(query,vars_list) 功能描述 此方法执行被参数化的SQL语句（即占位符，而不是SQL文字）。psycopg2模块支持用％s标志的占位符。 原型 cursor.execute(query,vars_list) 参数 表1 cursor.execute参数

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cursor.execute(query,vars_list) 功能描述 此方法执行被参数化的SQL语句（即占位符，而不是SQL文字）。psycopg2模块支持用％s标志的占位符。 原型 cursor.execute(query,vars_list) 参数 表1 cursor.execute参数

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