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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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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本章节主要介绍SAP应用分布式无HA部署和分布式HA部署的容灾方案。SAP应用分布式无HA部署的文件系统规划如表1所示。SAP应用分布式无HA部署的文件系统规划文件系统文件系统类型建议使用的云服务/ext4云硬盘/usr/sapxfs云硬盘/sapmnt/nfs弹性文件服务的SFS Turbo/usr/sap/transnfs弹

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分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入，DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能：第一层，用户可在创建表时指定数据分布策略（Hash分布、复制分布），数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层，节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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_PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。 attname

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_PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息，如表1所示。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。

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_PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。 attname

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_PG_FOREIGN_TABLES 存储所有的定义在本数据库的外部表信息。只显示当前用户有权访问的外部表信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLES字段 名称 类型 描述 foreign_table_catalog information_schema

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_PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选项，使用"k

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_PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS 显示外部数据封装器的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部数据封装器的oid。 fdwowner oid 外部数据封装器的所有者的oid。

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DMS分布式消息服务 DMS分布式消息服务支持以下各种消息类型： Kafka版：基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 RabbitMq版：完全兼容开源RabbitMQ，提供即开即用、消息特性丰富、灵活路由、高可用、

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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可

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当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，

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cd src_local_path = "/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/" train_file = "tensorflow_mlp_mnist.py" estimator = Estimator(m

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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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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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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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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