成长地图 | 华为云 云解析服务 云解析服务（Domain Name Service）提供高可用，高扩展的权威DNS服务和DNS管理服务，帮助您将 域名 或应用资源转换成用于计算机连接的IP地址，从而将最终用户路由到相应的应用资源上。 产品介绍 图说DNS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DNS

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全量阶段失败报错，关键词“Column name 'AUTO_PK_ROW_ID' is reserved.” 场景描述 全量迁移或同步期间DRS任务报错，日志提示信息：service LOG MANAGER failed, cause by: create table *** error

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ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题： 导入模型

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集群ID。 table_name 是 String 表名称，最大长度64字符。 cluster_name 否 String 集群名称。 表30 match_feature_pairs参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 user_feature_name 是 String 用户特征。

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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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根据“engine_name”和“engine_version”字段选择创建训练作业时需要的引擎规格，并记录对应的“engine_name”和“engine_version”，本章以Pytorch引擎为例创建作业，记录“engine_name”为“PyTorch”，“engine_version”为“pytorch_1

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全量或增量迁移失败报错，关键词“Invalid BSON field name ***” 场景描述 MongoDB->DDS实时迁移场景，全量或增量迁移报错，日志提示信息：service DATAMOVE failed, cause by: apply event=[type=table_data

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的值为“volcano”，启用Volcano调度器（以下加粗字体部分）： kind: TFJob metadata: name: {train_name} spec: schedulerName: volcano tfReplicaSpecs: Ps:

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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engine_type：3，engine_name: "Ray" engine_type：4，engine_name":"Caffe" engine_type：5，engine_name: "Spark_MLlib" engine_type：9，engine_name: "XGBoost-Sklearn"

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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的训练作业，勾选“动态加载”。AI引擎的值是系统自动写入的，无需设置。 图5 设置元模型来源 在AI应用列表页面，当AI应用状态变为“正常”时，表示AI应用创建成功。单击AI应用操作列的“部署”，弹出“版本列表”，单击操作列“部署>在线服务”，将AI应用部署为在线服务。 图6 部署在线服务

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must not equal user name” 场景描述 全量同步期间DRS任务报错，同步日志界面提示：service DATAMOVE failed, cause by: retry structures failed events=the fail structures are [type=account

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python接口一一对应关系。 tf.gfile：指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口，在MoXing中，无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口，下表呈现内容仅表示功能类似，帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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String 模型ID。 model_name String 模型名称。 model_version String 模型版本。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/Mi

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\"restraint\":\"EXACT\"},{\"package_name\":\"resampy\",\"package_version\":\"0.2.1\",\"restraint\":\"EXACT\"},{\"package_name\":\"scikit-learn\"

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