"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Linux系统使用“LF”作

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<directory> [-tf <time-format> -s <sqlfile>] 运行示例： ./export-csv.sh -h x.x.x.x -p 22260 -td ./ # Or ./export-csv.sh -h x.x.x.x -p 22260 -td ./ -tf yyyy-MM-dd\

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Calls，RPCs），从而可以在多个节点上并发执行。此外，Ray还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其

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om”格式模型），需要选择模型转换的类型，包括“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens”、“TF-SavedModel-To-Ascend-HiLens”、“TF-FrozenGraph-To-Ascend”、“TF-SavedModel-To-Ascend”、“Caffe

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在流控服务详情页面单击右上角的“导出IAC信息”，即可导出配置对应的IAC文件。 编辑IAC。 导出的IAC有tf模式和meta模式，tf模式的规则配置在main.tf中，需要修改规则时只能重新发布IAC版本；meta模式的规则配置在meta.json文件中，使用IAC部署时可以

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进行创建、删除、更新、查询等。 支持区域： 全部 如何创建资源栈 模板 在 资源编排 服务 RFS 中，模板是一个HCL语法文本描述文件，支持tf、tf.json、zip包文件格式，用于描述您的云资源。资源编排根据模板完成各种云资源的创建。 支持区域： 全部 模板简介 语法指南 配置指南

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模板概述 模板简介 模板是一个HCL语法文本描述文件，支持tf、tf.json、zip包文件格式，用于描述您的云资源。模板中可以定义大批量、不同服务、不同规格的资源实例，通过编写模板即可完成应用设计与资源的规划，实现众多资源的自动化部署或销毁操作，使业务的组织和管理变得轻松。且同

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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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在流控服务详情页面单击右上角的“导出IAC信息”，即可导出配置对应的IAC文件。 编辑IAC。 导出的IAC有tf模式和meta模式，tf模式的规则配置在main.tf中，需要修改规则时只能重新发布IAC版本；meta模式的规则配置在meta.json文件中，使用IAC部署时可以

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手动上传各类包到AppStage软件仓库 部署服务支持手动上传软件包、部署包、SQL包、IaC3.0包及TF模板包至软件仓库。 前提条件 已获取服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 上传包 上传包需要获取服务运维岗位权限，权限申请操作请参见申请权限。 进入AppStage运维中心。

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相关资源 huaweicloud_vpc_eip huaweicloud_compute_eip_associate 操作步骤 在main.tf文件中增加以下内容。 resource "huaweicloud_vpc_eip" "myeip" { publicip { type

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com/dli_tf.py" ], "group": " gatk" } 响应示例 { "group_name": "gatk", "status": "READY", "resources": [ "dli_tf.py"

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恢复归档或深度归档存储对象(Harmony SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间

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恢复归档或深度归档存储对象(Go SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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TensorFlow python3.6 python2.7（待下线） tf1.13-python3.6-gpu tf1.13-python3.6-cpu tf1.13-python3.7-cpu tf1.13-python3.7-gpu tf2.1-python3.7（待下线） tensorflow_2

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"resource_type":"file", "resource_name":"dli_tf.py", "status":"READY", "underlying_name":"dli_tf.py" } ], "create_time":

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huaweicloud_compute_instance 操作步骤 使用data source查询可用区，规格，镜像和网络参数。 创建main.tf文件，输入以下内容，并保存在当前的执行目录中。 data "huaweicloud_availability_zones" "myaz" {}

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环境变量 我们可以通过设置以 "TF_VAR_" 为前缀的环境变量来指定置输入变量。这对以自动化的方式运行或连续运行使用相同变量的 Terraform 命令很有帮助。 $ export TF_VAR_vpc_name=my_vpc $ export TF_VAR_availabili

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相关资源 huaweicloud_evs_volume huaweicloud_compute_volume_attach 操作步骤 在main.tf文件中增加以下内容。 resource "huaweicloud_evs_volume" "myvolume" { name

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