TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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stom(sparkSession: SparkSession, tableName: String, dbName: String, customSegments: util.List[String]): util.List[LoadMetadataDetails]; 例子：

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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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stom(sparkSession: SparkSession, tableName: String, dbName: String, customSegments: util.List[String]): util.List[LoadMetadataDetails]; 例子：

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对二级分区表合并二级分区 使用ALTER TABLE MERGE SUBPARTITIONS可以将多个二级分区合并为一个分区。 例如，将二级分区表hash_list_sales的分区product1_channel1、product1_channel2、product1_chan

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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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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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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encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorFlow、TensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorch、Caffe。 推理代码 1 2

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对二级分区表合并二级分区 使用ALTER TABLE MERGE SUBPARTITIONS可以将多个二级分区合并为一个分区。 例如，将二级分区表hash_list_sales的分区product1_channel1、product1_channel2、product1_chan

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分段上传-合并段(Go 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拷贝到对象元数据中，其处理过程

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合并文件（API名称：file/mergeFile） 功能介绍 该接口用于大文件的分片文件合并。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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使用合并方式更新和插入数据 在用户需要将一个表中所有的数据或大量的数据添加至现有表的场景下， GaussDB 提供了MERGE INTO语句通过两个表合并的方式高效地将新数据添加到现有表。 MERGE INTO语句将目标表和源表中数据针对关联条件进行匹配，若关联条件匹配时对目标表进行

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云备份存储库可以合并吗？ 暂时不支持合并存储库。 您可以扩容其中一个存储库后，将另一存储库的资源迁移到前者即可。 具体操作请参见扩容存储库和迁移存储库的资源。 父主题： 其他类

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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。 父主题： 使用代码组

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merge_request_assignee_list Array of MergeRequestAssigneeListItem objects 合并人 merge_request_diff MergeRequestDiff object 合并差异 merge_status String 是否可以被合并 source_branch

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使用合并方式更新和插入数据 在用户需要将一个表中所有的数据或大量的数据添加至现有表的场景下，GaussDB提供了MERGE INTO语句通过两个表合并的方式高效地将新数据添加到现有表。 MERGE INTO语句将目标表和源表中数据针对关联条件进行匹配，若关联条件匹配时对目标表进行

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伙伴申请的激励可否合并开票？ 解决方案提供商申请激励合并开票时按账期结算，如果账期合并结算，就可以合并开票；如果本身账期包含多个申付单，就不能合并开票。激励根据申付单（一个申付单是一次提交激励申付产生的，可以多个账期一起申付，此时只会产生一个申付单）来进行开票，几个申付单开几张票。

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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