基于deepin安装tensorflow 更多内容
  • VS Code手动连接Notebook

    Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面,单击左侧列表的Extensions选项,在搜索框中输入Python,在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时,建议通过离线包的方式安装。具体操

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  • 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型?

    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe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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  • 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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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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  • 模型输出目录规范

    模型导入(转换)任务执行完成后,华为HiLens将转换后的模型输出至指定的OBS路径。针对不同的转换任务,基于Ascend芯片,其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下: 针对基于Caffe框架的模型,执行模型导入(转换)时,其输出目录说明如下所示。 | |---xxxx

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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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  • 安装部署

    Scripts 配置及脚本 1) Global.yaml:配置 服务器 节点的必要参数 2) Check-env.sh:部署前环境检查工作 3) Install-kubernetesinstall.sh:安装基础环境脚本 4) Auto-service.sh:完成产品一键部署 MENIFEST

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  • 部署安装

    部署安装 配置文件许可 远程登录 弹性云服务器 ,在根目录/opt下新建文件夹: mikdir /opt/SuperMap/License 上传许可文件至此目录下。 安装依赖库 将获取到的 SuperMap iServer 安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下,例如 /home/map/SuperMap

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  • 部署安装

    tar.gz 配置环境 进入解压后的目录 cd supermap-imanager-for-kubernetes 打开配置环境变量,所有变量均设有默认值,可保持不变或根据实际环境更改,配置完成后保存并退出 sudo vi .env 图1 配置环境 执行部署命令,安装iManager

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  • 安装补丁

    一致。 如果任务失败,选择“重试安装”,只有当“状态”显示为“已安装”时,才能进入下一步操作。 升级安装失败或者重试后仍然失败,不能直接回滚,请联系运维人员。 修改配置 MRS _3.2.0-LTS.1.6以及之后补丁,Spark支持视图表权限控制,开启方法(若之前有设置过,则跳过

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  • 安装补丁

    enabled参数值为true,并添加参数spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled=true到客户端目录下“Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf”配置文件中,重启JD BCS erver实例。 重启相关组件 补丁安装完成后,

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  • 部署安装

    部署安装 配置文件许可 远程登录弹性 云服务器 ,在根目录/opt下新建文件夹: mikdir /opt/SuperMap/License 上传许可文件至此目录下 启动及停止iServer服务 将获取到的 SuperMap iPortal 安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下(建议安装路径为英文目录,例如

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  • 安装部署

    安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-factory安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下,例如 /home/PieEngine/下,执行以下命令进入该目录: cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf 文件名

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  • 安装部署

    安装部署 Backint Agent安装 配置Backint Agent (可选)升级Backint Agent 父主题: SAP Backint安装指南

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  • 创建算法

    编写算法代码使用的是TensorFlow,则在创建算法时也要选择TensorFlow。 表1 使用预置框架创建算法 参数 说明 “启动方式” 选择“预置框架”。 选择算法使用的预置框架引擎引擎版本。 “代码目录” 算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如TensorflowSpark MLlibMXNetPyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 安装部署

    安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-studio安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下,例如 /home/PieEngine/下,执行以下命令进入该目录: cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压 tar -zxvf 文件名.tar

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  • 基于索引查询数据

    基于索引查询数据 基于索引查询 在具有索引的用户表中,可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时,查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下: 多个AND条件查询。 当用于查询的列至少包含索引第一个列时,使用索引会提高查询性能。 例如,为C1、C2和C3创建组合索引。

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  • 基于Go驱动开发

    基于Go驱动开发 Go驱动环境搭建 开发流程 连接数据库 连接数据库(以SSL方式) Go接口参考 父主题: 应用程序开发教程

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  • 基于Java连接实例

    基于Java连接实例 驱动包、环境依赖 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 最佳实践

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  • 基于Go驱动开发

    基于Go驱动开发 Go驱动环境搭建 开发流程 连接数据库 连接数据库(以SSL方式) Go接口参考 父主题: 应用程序开发教程

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