import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys)) 打印出来的示例如下所示： Help on class NetworkKeys in module moxing.tensorflow.nets.nets_factory:

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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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10212", "error_msg" : "Operation failed." } 状态码 状态码 描述 200 重试转封装任务成功。 403 重试转封装任务失败。 错误码 请参见错误码。 父主题： 转封装接口

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个E CS 、一个RDS和一个EIP。 每个模板的组成包括：.extension、main.tf、outputs.tf、providers.tf、variables.tf和versions.tf，下面分别介绍各个文件的作用，详细的使用方法可参考每个场景化示例模板目录下的README.md。

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取消转封装任务 说明 取消任务需要用户提供所要取消任务的taskId。 待取消的taskId只能是正在任务队列中排队的任务。已开始或已完成的转封装任务不能删除。 核心代码 1 2 3 4 5 // 设置需要取消的任务ID CancelRemuxTaskRequest req = new

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创建转封装任务 您可以通过创建MpcClient实例并设置相关参数新建转封装任务，转封装任务用于视频转封装处理。 前提条件 已购买 对象存储服务 ，并参考上传媒体文件在媒体处理服务同区域（如华北-北京四）上传媒体处理的源视频。 已参考获取云资源授权，完成媒体处理服务授权。 核心代码 创建转封装任务。

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查询转封装任务 说明 查询转封装任务，支持根据任务ID查询、任务状态、时间段、分页查询和复合查询。 在查询到的结果集中，如果不提供页码数page和显示条数size并且数据大于10条时，会默认显示10条数据并进行分页处理。 根据任务ID查询 1 2 3 4 5 6 //查询转封装任务

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状态码： 400 查询转封装任务失败。 { "error_code" : "MPC.10202", "error_msg" : "Invalid request parameter." } 状态码 状态码 描述 200 查询转封装任务成功。 400 查询转封装任务失败。 错误码

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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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标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 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

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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 方式

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变更。 Terraform包 TF模板包 对接华为云 RFS 的模板包，包含package.json、main.tf、variables.tf，其中main.tf文件是一个HCL语法文本描述文件，用于定义需要创建的云服务资源。 上传TF模板包 使用TF模板包创建资源栈，并使用资源栈完

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普通python作业运行参数说明 参数 说明 执行引擎 选择AI引擎和对应的Python语言版本，根据实际情况配置。 样例1：选择PyTorch，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：PyTorch-1.3.0-python3.7。 样例2：选择TensorFlow，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：TF-1

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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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httplib2 httpclient 0.10.3 numpy 数学计算 pip2.7，numpy==1.16.6 pip3.10，numpy==1.24.2 pip3.9，numpy==1.18.5 pip3.6，numpy==1.18.5 redis redis客户端 2.10

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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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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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<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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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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在本示例中，我们将引入“matplotlib”和“numpy”这两个第三方包，创建一个图标。首先，我们创建一个名为“standardplot.py”的新文件，并将以下代码粘贴进去： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0

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