本地模板：从本地上传模板文件，您可以根据自身的需求编写合规规则包的模板文件，然后上传并使用。 模板文件格式和文件内容格式均为JSON，不支持tf格式和zip格式的文件内容，该文件的后缀需为.tf.json，具体请参见：自定义合规规则包。 OBS存储桶：自定义合规规则包模板存储在OBS桶的位置。如果您的本地模

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解决方案字段 解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore 系统已自动过跳过这张图片，不需要用户处理。 2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片，不需要用户处理。 3 size

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个并发的资源栈集操作。 注：冲突操作指资源栈集允许多个操作同时执行的条件下，如果超过一个以上的操作包含了同一资源栈实例，此时在该资源栈实例上的多个操作被称为冲突操作。 当资源栈集状态为OPERATION_IN_PROGRESS时，不允许用户通过更新资源栈集（UpdateStackSet）来更新该参数。

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请确保OBS地址所在局点与使用 RFS 服务局点一致。 对应的文件应该是纯tf文件或zip压缩包 纯tf文件需要以.tf或者.tf.json结尾，并遵守HCL语法 压缩包目前只支持zip格式，文件需要以.zip结尾。解压后的文件不得包含".tfvars"文件且必须是UTF8编码（其中.tf.json不能包含BOM头），z

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"engine_id" : "horovod-cp36-tf-1.16.2", "engine_name" : "Horovod", "engine_version" : "0.16.2-TF-1.13.1-python3.6", "v1_compatible"

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//获取每行中的字段属性。 val tf = stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_

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$ terraform validate Error: Missing newline after argument on main.tf line 34, in data "huaweicloud_identity_role" "auth_admin": 34:

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获取每行中的字段属性。 val tf = stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_

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获取每行中的字段属性。 val tf = stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_

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的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上，融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对AI有使用诉求的企业、NLP领域开发者，可以借助这个库，便捷地使

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请确保OBS地址所在局点与使用RFS服务局点一致。 对应的文件应该是纯tf文件或zip压缩包 纯tf文件需要以.tf或者.tf.json结尾，并遵守HCL语法 压缩包目前只支持zip格式，文件需要以.zip结尾。解压后的文件不得包含".tfvars"文件且必须是UTF8编码（其中.tf.json不能包含BOM头），z

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//获取每行中的字段属性。 val tf = stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_

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请确保OBS地址所在局点与使用RFS服务局点一致。 对应的文件应该是纯tf文件或zip压缩包 纯tf文件需要以.tf或者.tf.json结尾，并遵守HCL语法 压缩包目前只支持zip格式，文件需要以.zip结尾。解压后的文件不得包含".tfvars"文件且必须是UTF8编码（其中.tf.json不能包含BOM头），z

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本地模板：从本地上传模板文件，您可以根据自身的需求编写合规规则包的模板文件，然后上传并使用。 模板文件格式和文件内容格式均为JSON，不支持tf格式和zip格式的文件内容，该文件的后缀需为.tf.json，具体请参见：自定义合规规则包。 OBS存储桶：自定义合规规则包模板存储在OBS桶的位置。如果您的本地模

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apply/output 命令输出特定的值，又可以在子模块中将资源的属性值提供给父模块。 声明输出变量 按照约定，输出变量通常在名为 variables.tf 的文件中定义。输出变量通过“output”关键字进行声明： output "ecs_address" { value =

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images.append(image1) images = tf.convert_to_tensor(images, dtype=tf.dtypes.float32) preprocessed_data = images

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在可视化编辑器中重新打开模板时，会显示和上次保存模板时相同的结构。 简化模板撰写工作 在文本编辑器中编写模板资源时，必须手动编辑JSON和TF，过程繁琐又容易出错。在可视化编辑器中，通过拖放新资源就能将其添加到模板中，在资源间拖出连接线即可建立关系，以帮助您创建有效的模板。 借助可视化编辑器简化编辑工作

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apply/output 命令输出特定的值，又可以在子模块中将资源的属性值提供给父模块。 声明输出变量 按照约定，输出变量通常在名为 variables.tf 的文件中定义。输出变量通过“output”关键字进行声明： output "ecs_address" { value =

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"TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7" } ] } 失败响应示例 { "is_success": false,

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TensorFlow-GPU框架启动原理 单机场景下（即选择的实例数为1），ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享节点规格的可使用资源。 多机场景下（即选择的实例数大于1），ModelArts会优先在相同节点上启动一个parameter server（以下简称ps）和一个worker，

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