变量赋值 “变量赋值”处理器用于创建变量，后续步骤中可使用这些变量。一个“变量赋值”节点中可以创建多个变量。 配置参数 参数 说明 变量名 填写变量的名称。 变量类型 选择变量的类型，目前支持字符串、整数、长整数、小数、布尔和对象。 变量值 填写变量的值。变量值可以是一个常量，如“hello

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宏变量 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上，RDS for PostgreSQL增强版支持的宏变量。 SYSDATE：获取当前系统时期。 SYSTIMESTAMP：获取当前系统时间戳。 DBTIMEZONE：获取当前数据库时区。 SESSIONTIMEZONE：获取当前会话时区。

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定义变量 介绍PL/SQL中变量的声明，以及该变量在代码中的作用域。 变量声明 变量声明语法请参见图1。 图1 declare_variable::= 对以上语法格式的解释如下： variable_name：变量名。 type：变量类型。 value：该变量的初始值（如果不给定初

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定义变量 介绍PL/SQL中变量的声明，以及该变量在代码中的作用域。 变量声明 变量声明语法请参见图1。 图1 declare_variable::= 对以上语法格式的解释如下： variable_name，为变量名。 type，为变量类型。 value，是该变量的初始值（如果不

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定义变量 介绍PL/SQL中变量的声明，以及该变量在代码中的作用域。 变量声明 变量声明语法请参见图1。 图1 declare_variable::= 对以上语法格式的解释如下： variable_name，为变量名。 type，为变量类型。 value，是该变量的初始值（如果不

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eus实例。 支持选择的数据源类型：Prometheus for 云服务、Prometheus for E CS 、Prometheus for CCE、Prometheus 通用实例、Prometheus for 多账号聚合实例、default。 刷新方式 过滤器刷新的方式。目前只支持选择“On

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定义变量 介绍PL/SQL中变量的声明，以及该变量在代码中的作用域。 变量声明 变量声明语法请参见图1。 图1 declare_variable::= 对以上语法格式的解释如下： variable_name：变量名。 type：变量类型。 value：该变量的初始值（如果不给定初

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定义变量 介绍PL/SQL中变量的声明，以及该变量在代码中的作用域。 变量声明 变量声明语法请参见图1。 图1 declare_variable::= 对以上语法格式的解释如下： variable_name：变量名。 type：变量类型。 value：该变量的初始值（如果不给定初

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variable_id Integer 变量ID 状态码： 501 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String response message 请求示例 创建一个全局变量，变量所属工程ID是1，变量名是varTest，变量类型是整数，变量值区间是从1到10。 /v1/

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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。支持GPU虚拟化功能，支持1/2 T4、1/4 T4卡和1/8 T4卡。 请按需选择您所需要的类型和规格。 规格 表3 G6v型弹性云 服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存 （GiB）

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原因分析 这是TensorFlow-1.8中会出现的情况，该日志是Info级别的，并不是错误信息，可以通过设置环境变量来屏蔽INFO级别的日志信息。环境变量的设置一定要在import tensorflow或者import moxing之前。 处理方法 您需要通过在代码中设置环境变量“TF

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于

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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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