RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 车辆数据 自车坐标和姿态数据（ego_tf） ego_tf .pb 定位自车所处位置以及当前车辆姿态。 车辆数据（vehicle） vehicle .pb 车辆底盘信息。 规划推理数据 目

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RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 车辆数据 自车坐标和姿态数据（ego_tf） ego_tf .pb 定位自车所处位置以及当前车辆姿态。 车辆数据（vehicle） vehicle .pb 车辆底盘信息。 规划推理数据 目

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roup huaweicloud_networking_secgroup_rule 操作步骤 创建虚拟私有云和子网。 创建network.tf文件，输入以下内容，并保存在当前的执行目录中。 resource "huaweicloud_vpc" "vpc" { name = "vpc-web"

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object huaweicloud_obs_bucket_policy 操作步骤 创建OBS存储桶，并配置静态网站托管。 创建main.tf文件，输入以下内容，并保存在当前的执行目录中。 resource "huaweicloud_obs_bucket" "mywebsite"

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Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1

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

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layers.Dense(10) ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),

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对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_vision(目标感知)、vehicle(底盘)。自定义场景挖掘算法对topic无特殊要求，由客户算法自行定义。

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Provider Provider Terraform的配置文件以 ".tf" 或".tf.json"结尾，主要由provider，resource，data source和变量组成。 每个 Provider 代表一个服务提供商，Terraform 通过插件机制与Provider进行交互。Provider通过关键字

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session要重用，建议不要用with语句 sess = tf.Session(graph=tf.Graph()) meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants

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huaweicloud_nat_gateway huaweicloud_nat_snat_rule 操作步骤 申请弹性公网IP。 创建main.tf文件，输入以下内容，并保存在当前的执行目录中。 resource "huaweicloud_vpc_eip" "eip_1" { publicip

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模型转换的类型，包括“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens”、“Caffe to Ascend”。 “TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。

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的形式访问，且只能在声明该变量的模块内访问： # variables.tf variable "vpc_cidr" { type = string description = "the CIDR of VPC" } # main.tf resource "huaweicloud_vpc"

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备防水防震等特性，可满足临时布控和快速安装的特殊要求。执行任务时可快速将设备临时安放在需要监控的位置，或伸缩式三角架上，亦可直接吸附在车辆上，任务结束时可方便将设备拆下。适用于外勤执法、侦查布控、安防安保、应急指挥、抢险抢修、巡线管理等行业应用，比如公安、交警、消防、路政、城管、

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使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu

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attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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包的元数据，格式如下： sensor_type字段标识传感器类型，可取以下值：camera、lidar、gnss、vehicle、ego_tf、object_array_vision、traffic_light_matched、tag_record、planning_trajec

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配置好参数以后单击下一步来到“高级配置”页面，如图6： 图6 创建资源栈-资源栈设置 *必选项： IAM权限委托：选择权限委托可明确定义 RFS 服务在资源栈上可执行的所有操作（如创建、更新、删除资源栈等），如果委托权限不足，有可能导致后续操作失败。 非必选项： 单击“删除保护”按钮，可以防止资源栈

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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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"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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