D CS Redis 6.0支持的新特性说明 DCS的Redis 6.0版本继承了Redis 5.0版本的所有功能增强以及新的命令，同时还兼容开源Redis 6.0版本的新增特性。 RESP3协议 在Redis 6.0中，推出了下⼀代Redis协议-RESP3，相比于RESP2协议，增加了⼀部分新的数据类型。

查看更多 →

Redis 6.0 Cluster集群实例测试数据 Redis 6.0基础版实例支持开启SSL，本章节包含开启SSL前后的Redis实例性能测试数据。 测试环境说明 测试实例规格 Redis 6.0 基础版 32G Cluster集群 测试执行机规格 通用计算增强型 | 8vCPUs

查看更多 →

"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

9.5、OpenJDK 17、zip 3.0、unzip 6.0、curl 7.29.0、wget 1.14 maven3.8.5-jdk17 maven 3.8.5、OpenJDK 17、zip 3.0、unzip 6.0、curl 7.29.0、wget 1.14 maven3

查看更多 →

delArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力，具体操作请参见资源池驱动升级。 父主题： CUDA和CUDNN

查看更多 →

仅支持VPC内访问，端口为11211端口。 Redis 4.0/5.0/6.0 创建Redis 4.0/5.0/6.0基础版实例时，可选择自定义端口或使用默认端口，定义端口范围为1~65535，如果没有自定义，则使用默认端口6379。 创建Redis 6.0企业版实例不支持自定义和修改端口，默认端口为6379。

查看更多 →

om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe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TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”

查看更多 →

source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

查看更多 →

一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像

查看更多 →

所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

查看更多 →

X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

查看更多 →

0已下线，暂停售卖，建议使用Redis 4.0/5.0/6.0。 由于Redis不同版本的底层架构不一样，在创建Redis实例时，确定Redis版本后，将不能修改，如Redis 4.0暂不支持升级到Redis 5.0或者Redis 6.0。如果需要由低版本升级到高版本，建议重新购买高版本实例，然后进行数据迁移。

查看更多 →

FAQ CUDA和CUDNN CloudShell调试方法 run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 如何查看训练环境变量 infiniband驱动的安装 Tensorboard的使用 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题： Standard专属资源池训练

查看更多 →

亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以直

查看更多 →

序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

查看更多 →

定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

查看更多 →

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

查看更多 →

Redis的访问端口默认为6379。 Redis 4.0/5.0/6.0基础版主备实例架构设计 Redis 4.0/5.0/6.0基础版主备实例的架构设计，如下图所示。 图2 Redis 4.0/5.0/6.0基础版主备实例示意图 图说明如下： Redis 4.0/5.0/6.0基础版主备实例，分别提供可读写的域

查看更多 →

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（

查看更多 →