在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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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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/sys/fs/cgroup/cpu/A echo 1 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/cpu.qos_level mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpu/A/B echo -2 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/B/cpu.qos_level mkdir

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变更 GaussDB 实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 注意事项 GaussDB实例支持规格升配，也支持降配。 规格变更前，须确保实例状态正常。实例异常，节点异常，磁盘满均不允许进行规格变更。

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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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engine_name String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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集成VSCode开发工具，利用工具的便捷性，实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架，如Tensorflow、PyTorch、Spark_MLlib、MXNet等，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模

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Edgectl判断，节点CPU核数不足以安装IEF软件。节点CPU核数过少。使用CPU核数较多的节点安装IEF软件。

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RDS for MySQL CPU升高定位思路 RDS for MySQ L实例 CPU升高或100%，引起业务响应慢，新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因：大量慢SQL导致实例CPU升高，需要优化相应的慢SQL。 排查思路： 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

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实例CPU使用率高问题排查 使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率达到80%，则认为CPU存在瓶颈。此时，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，

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如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 以4U8G节点为例，并提前在集群中部署一个CPU request为1，limit为2的工作负载。 登录到节点池中的一个节点，查看/var/lib/kubelet/cpu_manager_state输出内容。 cat /var/lib/kubel

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com/dli-public/spark_general-x86_64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。

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大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作，系统CPU耗尽，随时有宕机的风险。 执行Show processlist，显示存在多次并发执行select count(0)进程信息： 原因分析 应用端大并发触发select

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CPU使用率高问题排查与优化 场景描述 业务侧GaussDB(for MySQL)实例的SQL执行速率在16:08分左右开始变慢，应用有超时的报错。 原因分析 查看CPU使用率监控指标，发现在16:08分左右实例的CPU使用率开始飙升到100%，且一直持续在高位线。 图1 CPU使用率

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current-cpu-usage 当前CPU的使用率。 cpu-usage-threshold CPU使用率阈值。系统默认值为80%，可修改。 对系统的影响 当前CPU使用率高，会影响CPU对协议报文的处理。 可能原因 当前CPU使用率过高。 处理步骤 检查设备上开启的服务和配置。若CP

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增强型CPU管理策略检查异常处理 检查项内容 检查当前集群版本和要升级的目标版本是否支持增强型CPU管理策略。 解决方案 问题场景：当前集群版本使用增强型CPU管理策略功能，要升级的目标集群版本不支持增强型CPU管理策略功能。 升级到支持增强型CPU管理策略的集群版本，支持增强型CPU管理策略的集群版本如下表所示：

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