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

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MRS 所使用的裸金属 服务器 规格 针对不同的应用场景，MRS使用到如下类型的裸金属服务器。 本地存储型（D2型） IO优化型（IO2） 规格命名规则 AB.C.D 例如m2.8xlarge.8 其中， A表示系列，例如：s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。 B表示系列号，例如

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目录价格↵ 【应用服务器】E CS X86计算 | 通用计算增强型 | c6.8xlarge.2 | 32核 | 64GB; CentOS | CentOS 7.6 64bit; 高IO | 40GB; 高IO | 200GB; 12 1年 ¥ 375,756 【应用服务器】ECS X86计算

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B1服务端 云服务器 规格，支持 弹性云服务器 ECS及华为云Flexus 云服务器X实例。Flexus 云服务器X实例规格ID命名规则为x1.?u.?g，例如4vCPUs8GiB规格ID为x1.4u.8g，具体华为云Flexus 云服务器X实例规格请参考控制台。弹性云服务器 ECS规格具

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产品优势 弹性云服务器可以根据业务需求和伸缩策略，自动调整计算资源。您可以根据自身需要自定义服务器配置，灵活地选择所需的内存、CPU、带宽等配置，帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境。 稳定可靠 丰富的磁盘种类 提供高IO、通用型SSD、超高IO、极速型SSD、通用型SSD V2

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。 使用须知 M3型弹性云服务器没有IB网卡和SSD卡。 M3型弹性云服务器支持同类型云服务器之间的规格变更。 适用场景 高性能数据库 内存数据库 分布式内存缓存 数据分析和挖掘 Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序 规格 表7 M3型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU

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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”

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2xlarge.8 | 8核 | 64GB 镜像: EulerOS | EulerOS 2.5 64bit 系统盘: 通用型SSD | 40GB 数据盘: 通用型SSD | 200GB 1 华为公有云 包周期 1月 ￥1559.28 否 集群管控服务 产品分类: CCE容器集群 |

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40 D2M制造应用服务器 规格: X86计算 | 内存优化型 | m3.large.8 | 2核 | 16GB 镜像: CentOS | CentOS 7.9 64bit 系统盘: 通用型SSD | 40GB 1 包周期 是 ￥344.20 D2M制造应用服务器 规格: X86计算

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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。

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容器镜像服务 免费 2 0 ECS 弹性云服务器 X86计算 | 通用计算增强型 | c7.2xlarge.2 | 8核 | 16GB CentOS | CentOS 8.2 64bit 高IO | 40GB 20 16720.00 EVS 云硬盘 通用型SSD | 500GB 5

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2xlarge.2 | 8核 | 16GB; Windows | Windows Server 2019 数据中心版 64位简体中文; 通用型SSD | 40GB; 通用型SSD | 100GB; 全动态BGP | 独享 | 按带宽计费 | 10Mbit/s; 1 1491.10 HSS 企业版;

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裸金属服务器，规格配置如下： 规格：physical.s4.xlarge 镜像：Windows Server 2016 标准版 系统盘：通用型SSD，150GiB 数据盘：通用型SSD，100GiB 公网带宽：6Mbit/s 购买时长为1个月，那么在使用期间该裸金属服务器总共产生多少费用呢？

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CCM 泛 域名 SSL证书OV类型 厂商：GeoTrust 1 503.40 CCE 容器引擎CCE集群 50节点 | 高可用 | 服务转发 IPVS 1 1262.40 ECS 用途：业务应用，弹性服务器ECS，规格：内存优化型m6 ，高IO，8核64G，200G操作系统：openEuler

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镜像：弹性云服务镜像。 使用流程 FPGA加速云服务器提供了GitHub开源的Web化服务平台，便于用户将FPGA加速云服务器集成到第三方系统，用于二次开发。 FPGA加速云服务器的使用流程如图1所示。 图1 FPGA加速云服务器的使用流程

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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

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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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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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瑞云服务云配套华为云服务（50用户） 弹性云服务器ECS X86计算 | 通用计算增强型 | c7.xlarge.2 | 4核 | 8GB; Ubuntu | Ubuntu 22.04 server 64bit; 通用型SSD | 100GB; 通用型SSD | 300GB; 2 按年 13

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【云数据库 RDS 】MySQL | 8.0 | 主备 | 通用型 | 4核8GB; SSD云盘 | 500GB; 推荐配置 1 【带宽】独享 | 全动态BGP | 按带宽计费 | 10Mbit/s; 1个; 必选 1 【云备份】云服务器备份存储库 | 500GB; 推荐必选 1 【主机安全】

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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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