Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，在资源详情的规格信息中，系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

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当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义“global_step”，推荐使用tf.train.get_or_create_global_step()。 父主题：

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ud/latest/docs/resources/fgs_function。 提供如下样例： 在 服务器 创建一个main.tf文件，将如下脚本拷贝到main.tf上并保存。 terraform { required_providers { huaweicloud = {

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术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期

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Dense(128, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax) ]) model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer()

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huaweicloud_as_policy huaweicloud_ces_alarmrule 操作步骤 创建伸缩配置。 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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ider级别的Region，更新信息可参考huaweicloud provider的文档； 去掉provider.tf中的Region，最终providers.tf的配置如下： ① // Configure the HuaweiCloud Provider ② provider

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5 6 7 8 9 10 11 12 ... tf.flags.DEFINE_string('<obs_file_path>/data.zip', '', 'dataset directory.') FLAGS = tf.flags.FLAGS import os import

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huaweicloud_obs_bucket huaweicloud_obs_bucket_object 操作步骤 创建OBS存储桶。 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" "myexample"

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示例代码。 CPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。

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系统home键 系统home键 13 数据/充电接口（Type C） 数据/充电接口（Type C） 14 电池/SIM/TF卡更换舱门 电池/SIM/TF卡更换舱门 父主题： 智能装备简介

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file extension. Template file should end with .tf, .tf.json, or .zip 无效的后缀名，模板文件应以“.tf”，“.tf.json”，或者“.zip”结尾。 请联系技术支持。 400 RF.10011025 Invalid

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处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。 编译环境和训练环境的cuda版本不一致时，可参考如下处理方法： 在业务执行前加如

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下： os.environ['TF_CPP_MIN_ LOG _LEVEL']='3' 父主题： 模型训练

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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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RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波波段探测的雷达，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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略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量：基于Wi-Fi 802.11k，Wi-Fi 802.

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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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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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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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