/build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 训练后生成“caffemodel”文件，然后将“lenet_train_test.prototxt”文件改写成部署用的lenet_deploy

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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是否支持caffe引擎？ ModelArts的python2环境支持使用caffe，目前python3环境无法使用caffe。 父主题： 规格限制

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CCE部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算

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用户需要结合业务并发度分析是否需要手动配置init_td。另外也可以结合业务运行过程中“wait available td”等待事件出现的频率来分析是否需要调整，一般“wait available td”等于0，如果“wait available td”一直不为0，就存在等待T

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用户需要结合业务并发度分析是否需要手动配置init_td。另外也可以结合业务运行过程中“wait available td”等待事件出现的频率来分析是否需要调整，一般“wait available td”等于0，如果“wait available td”一直不为0，就存在等待T

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本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数，该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%，预留的8%空间用于更新的扩展，也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和修改方法参见《开发者指南》的“SQL参考

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怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数，该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%，预留的8%空间用于更新的扩展，也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和修改方法参见《开发者指南》的“SQL参考

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怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数，该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%，预留的8%空间用于更新的扩展，也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和详细描述参见《开发指南》的“SQL参考

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怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数，该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%，预留的8%空间用于更新的扩展，也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和详细描述参见《开发指南》的“SQL参考

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服务器 配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题： 实施步骤

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om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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怎么配置回滚段大小 一般情况下回滚段大小的参数使用默认值即可。为了达到最佳性能，部分场景下可调整回滚段大小的相关参数，具体场景与设置方法如下。 保留给定时间内的历史版本数据。 当使用闪回或者支撑问题定位时，通常希望保留更多历史版本数据，此时需要修改undo_retention_t

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