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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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合并本地上传文件 功能介绍 合并本地上传文件。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/collection/v1.0/upload/complete 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 uploadId 是 String 文件唯一标识。 请求

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数据集列合并 概述 将两个包含相同行数的数据集，按照列拼接，形成一个新的数据集。 输入 两个行数相同的数据集 参数 子参数 参数说明 inputs left_dataframe 数据集一，列合并后将在左边 right_dataframe 数据集二，列合并后将在右边 输出 数据集 参数说明

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数据集行合并 概述 多个数据集按照行合并为一个数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe_1 被合并的数据集一 dataframe_2 被合并的数据集二 dataframe_3 被合并的数据集三（可缺省） dataframe_4 被合并的数据集四（可缺省）

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合并请求模板 该功能支持“专业版套餐”及“铂金版套餐”用户。 合并请求模板位于仓库详情中的 “设置 > 模板管理 > 合并请求模板”。当创建合并请求时，您可以选择一个合并请求模板，模板内容将会自动应用到合并请求上。 此设置只针对被设置的仓库生效。 仓库内的仓库成员可以查看该页面，

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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管理合并请求 合并请求管理 解决合并请求的代码冲突 评审意见门禁详解 流水线门禁详解 E2E单号关联门禁详解 星级评价门禁详解 检视门禁详解 审核门禁详解 父主题： 使用代码托管仓库

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cd src_local_path = "/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/" train_file = "tensorflow_mlp_mnist.py" estimator = Estimator(m

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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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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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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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在左上方有新建合并请求入口。 开启中：代表该请求已进入检视或合并阶段，分支未合并。 已合并：代表该请求已经完成审核，并完成分支合并的动作。 已关闭：代表该请求被取消，分支未产生实际合并。 所有：显示所有状态的合并请求。 新建合并请求 假设管理员已经设置好了分支合并规则，当您在开发

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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，那么合并将于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，那么合并将于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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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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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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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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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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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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