tensorflow开发环境 更多内容
  • .NET开发环境配置

    .NET开发环境配置 环境配置 使用图像识别.NET版本SDK包,需要先配置.Net开发环境。 从Visual Studio官网,下载最新版Visual Studio。 下载完毕后,单击exe文件,开始安装。 安装过程中选择工作负荷ASP.NET和Web开发,安装完成后启动即可。

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  • Python开发环境配置

    Python开发环境配置 使用 内容审核 Python版本SDK包,需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本,如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyC

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  • .NET开发环境配置

    .NET开发环境配置 使用内容审核.NET版本SDK包,需要先配置.Net开发环境。 Visual Studio官网,下载最新版Visual Studio。 下载完毕后,单击exe文件,开始安装。 安装过程中选择工作负荷ASP.NET和Web开发,安装完成后启动即可。 图1 选择安装

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  • GO开发环境配置

    GO开发环境配置 使用图像识别GO版本SDK包,需要您配置Go语言开发环境。如已经安装配置go开发环境,可跳过 在golang 官网 下载并安装对应的go版本,sdk支持 go 1.14 及以上版本。 下载完成后按照提示安装,位置自选,比如安装到本地D:\develop\go。

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  • 初识经典开发环境

    在服务列表中找到Astro轻应用 在页面上方,单击“旧版入口”,即可进入AstroZero经典低代码应用开发环境。 图2 进入经典开发环境 经典开发环境首页介绍 图3 经典首页开发环境 AstroZero开发环境首页功能区域说明如下: 首页 为您推荐:为您推荐有价值的内容,包括平台漫游、如何创建空

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  • 开发环境HiLens Studio

    开发环境HiLens Studio HiLens Studio使用流程 退订版本 新建技能项目 管理模型 使用 手机实时视频 流编写/调试代码 适配新版本HiLens Studio 安装第三方库 HiLens Studio安装技能 HiLens Studio启动或停止技能 HiLens

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  • Spark应用开发环境简介

    Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求:1.7或者1.8。 说明: 基于安全考虑, MRS 服务端只支持TLS

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 配置Spark Python3样例工程 父主题: Spark2x开发指南(普通模式)

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  • 准备Spark应用Java开发环境

    准备Spark应用Java开发环境 操作场景 Java开发环境可以搭建在Windows环境下,而运行环境(即客户端)只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Java开发环境,推荐使用IDEA工具,安装要求如下。 JDK使用1.7版本(或1.8版本) IntelliJ IDEA(版本:13

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  • 准备Spark本地应用开发环境

    准备Spark本地应用开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • 准备Spark本地应用开发环境

    准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "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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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe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TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理

    e从0制作 自定义镜像 用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts,创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像,并完成模型的创建,部署

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  • 准备Spark应用Python开发环境

    准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下,而运行环境(即客户端)只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境,直接使用Editra编辑器(或其他编写Python应用程序的IDE)即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。

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  • OOM导致训练作业失败

    错误码返回137,如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错,含有“killed”相关字段,例如:

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  • 准备本地应用开发环境

    安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求:2.12.14。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求:2018.2.11或其他兼容版本。 安装Editra Python开发环境的编辑器

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  • Python开发环境配置

    Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前,确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本,需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。

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  • JAVA开发环境配置

    JAVA开发环境配置 SDK包要求JDK版本必须高于JDK8,如下操作以win7环境配置JDK8 64位为例,若已经下载JDK并配置好环境请忽略本章节。 下载JDK文件。 下载完成后按照提示安装,位置自选,比如安装到本地C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131。

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  • Python开发环境配置

    Python开发环境配置 使用 图像搜索 Python版本SDK包,需要您配置Python开发环境,步骤如下: 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本,如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。

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  • GO开发环境配置

    GO开发环境配置 使用图像搜索GO版本SDK包,需要您配置Go语言开发环境。如已经安装配置go开发环境,可跳过该步骤。 在golang官网下载并安装对应的go版本,sdk支持 go 1.14 及以上版本。 下载完成后按照提示安装,位置自选,比如安装到本地D:\develop\go。

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