日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候，有依赖冲突，对numpy库有其他要求，但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误： your numpy version is 1.14

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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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华为云混合云灾备解决方案，能够为客户提供多云以及跨云的容灾备份能力，满足企业业务部署、数据保护和管理的综合策略，实现“多云备份，云上容灾”的多重基础保障，有效提高企业业务连续性，保障关键数据安全可靠。更低的成本投入混合云灾备解决方案让客户进行容灾系统建设时，减少在基础设施硬件、物业、能源、人力运维等方面的投入。客户无需自建容灾机房、采购物

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混合云备份应用场景 VMware备份 VMware混合云备份，为用户数据中心的VMware虚拟化环境，提供虚拟机整机粒度的备份功能。用户可以选择公有云作为异地灾备站点，将线下的VMware虚拟机备份上公有云，当本地发生人为误操作、软件升级失败、病毒入侵等事件时，可以通过云上的备份

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创建混合云备份存储库 帮助用户完成混合云备份存储库的创建，快速购买文件备份的容器。 创建混合云备份存储库操作步骤 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击“”，选择“存储 > 云备份 > 文件备份”。 在界面右上角单击“购买混合云备份存储库”。

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如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX，操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下： import torch import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) #

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混合云备份约束与限制 VMware备份 支持备份上云的VMware版本包括VMware vSphere 5.1、VMware vSphere 5.5、VMware vSphere 6.0、VMware vSphere 6.5、VMware vSphere 6.7。 当前仅支持对接ESXi实现VMware备份上云。

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购买混合云备份存储库 帮助用户完成混合云备份存储库的创建，快速购买VMware备份容器。 约束与限制 一个VMware虚拟机只能绑定一个备份存储库。 多个VMware虚拟机可以使用同一个备份存储库。 购买混合云备份存储库操作步骤 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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使用混合云备份恢复数据 当您已成功将备份同步至混合云备份存储库中，可以使用备份恢复至云上其他的 服务器 中，以供容灾、业务迁移、开发、测试使用。 使用VMware备份恢复数据 支持同步线下VMware虚拟机的备份数据，并使用备份恢复至其他服务器中，实现云上容灾和业务快速部署。 恢复前

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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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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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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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“镜像”：选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18.04（详见引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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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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鲲鹏镜像必须在以上3个区域制作并在该云服务区发布，不能选择其他云服务区。 混合云商品发布规范 发布混合云商品时，“商品简介”和“商品说明”必须有混合云相关的描述信息。 发布混合云商品时，必须选择“混合云”商品认证标签。 发布混合云商品时，必须同步上传 华为云Stack 技术认证证书。 IOT商品发布规范

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<class 'numpy.ndarray'>对象 源图(GBR888或RGB888)。 code 是 枚举类型，{RGB2YUV_NV12, RGB2YUV_NV21, BGR2YUV_NV12, BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.nda

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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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Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 pytorch_1.11.0-cann_8

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#定义的配置文件，用于指定依赖包的包名。 “pip-requirements.txt”文件内容如下所示： numpy-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 父主题：

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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