Redis当前支持的Redis版本为Redis 4.0、Redis 5.0、Redis 6.0。 D CS Redis 3.0已暂停售卖，建议使用Redis 4.0及以上版本。 Redis 6.0实例目前仅在部分Region上线，具体请以控制台显示为准。 Redis是一种支持Key-

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Caffe算子边界 对于Caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数。 “.om”模型支持的Caffe算子边界如表1所示。 表1 Caffe算子边界 序号 算子 含义 边界 1 Absval 对输入求绝对值 【输入】 1个输入 【参数】 engin

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四核以上；M1芯片 四核以上 Android Android 6.0/Harmony 2.0，支持arm64-v8a架构 o CPU主频1.5GHZ以上 o 内存3G以上 iOS iOS 11.0及以上版本 o iPhone 8及以上 o iPad Air 3及以上 o iPad 5及以上 o iPad

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5.0/Redis 6.0基础版：不支持安全组，只支持通过白名单控制。 本章节主要介绍如何管理Redis 4.0、Redis 5.0和Redis 6.0基础版实例白名单，如果需要指定的IP地址才能访问Redis 4.0、Redis 5.0和Redis 6.0基础版实例，您需要将指

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Redis 4.0/5.0 Proxy实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Cluster集群实例测试数据 Redis 6.0主备实例测试数据 Redis 6.0 Cluster集群实例测试数据 Redis备份恢复迁移性能测试数据 父主题： 测试实例性能

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Redis 4.0/5.0/6.0基础版实例为什么不支持安全组？ 目前Redis 4.0/5.0/6.0基础版实例是基于VPC Endpoint，不支持安全组。 如果需要指定的IP地址才能访问Redis 4.0、Redis 5.0和Redis 6.0基础版实例，您需要将指定的IP地址加入到实例白名单中。

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sh/amh.sh && bash amh.sh 回显如下类似信息： AMH 6.0 Powered

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print('B', torch.__version__) print('C', torch.cuda.is_available()) print('D', torch.backends.cudnn.enabled) device = torch.device('cuda') print('E'

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志

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卸载驱动选择界面 选择”OK”，单击回车键。 图8 卸载过程选择界面 驱动卸载成功，单击回车键。 图9 卸载成功界面 卸载CUDA库和cuDNN库 当需要升级CUDA驱动版本时，需要卸载对应的CUDA库后，再安装对应的CUDA版本。 执行以下命令，卸载CUDA库。 /usr/lo

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IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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四核以上；M1芯片 四核以上 Android Android 6.0/Harmony 2.0，支持arm64-v8a架构 CPU主频1.5GHZ以上 内存3G以上 iOS iOS 11.0及以上版本 iPhone 8及以上 iPad Air 3及以上 iPad 5及以上 iPad mini

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0/Memcached和Redis 4.0/Redis 5.0/Redis 6.0实例的部署模式不一样，DCS在控制访问缓存实例的方式也不一样，差别如下： Redis 3.0/Memcached/Redis 6.0企业版：通过配置安全组访问规则控制，不支持白名单功能。安全组配置操作请参考本章节操作。

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4.0、Redis 5.0和Redis 6.0版本的实例，需要先联系后台管理人员开通公网访问白名单后，才支持开启公网访问。开启Redis 4.0/5.0/6.0实例公网访问、及获取公网访问地址的操作，请参考开启Redis 4.0/5.0/6.0公网访问并获取公网访问地址。 Memcached（已停售）不支持公网访问。

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DCS实例规格 Redis 4.0/5.0实例 Redis 6.0实例 Redis 3.0实例（已停售） Memcached实例（已停售）

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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