我创造了一个tf记录,并利用它来训练我的模型。在培训过程中,每当我打电话给我的数据执行评估时,我总是收到消息。
GeneratorDatasetOp::Dataset的输入不会被优化,因为dataset没有实现应用优化所需的AsGraphDefInternal()方法。
在创建tf记录期间,我尝试在下面的代码中优化数据集,但这并没有得到解决。
AUTO = tf.data.experimental.AUTOTUNE # used in tf.data.Dataset API
option_no_order = tf.data.Options()
option_no_order.experim
我需要从MS SQL服务器通过ODBC向Oracle服务器提交一系列查询,并将结果作为表存储在MS SQL服务器上。
它必须是直通,因为查询需要在Oracle服务器上定义的服务器端函数。我不能将表保存在Oracle服务器上,然后通过ODBC访问它,因为Oracle上运行的数据库的供应商有许可限制。
下面是返回正确结果的代码,但我不知道如何保存它们:
DECLARE @BibID AS bigint
DECLARE BibList CURSOR FOR
SELECT BIB_ID FROM tblActiveSerialsThatHave740s
OPEN BibList
FET
Java 中,原生 JDBC 执行 TDSQL 批量更新的时候,proxy 报错,报错内容理解为:in a non XA transaction,this sql use a different set。
官网 TDSQL 文档中,我看到 update 语句允许跨 set 更新的,update 语句 where 条件加上了 shardkey 的条件了。
求问,有人知道该如何操作嘛?
我已经学习了关于matlab处理的页面和讨论,但是我仍然不知道如何在几个节点(不是核心)上分发我的程序。在我使用的集群中,有10个节点可用,每个节点内部有8个可用核心。当在每个节点内使用"parfor“(在8个核之间)时,并行化工作得很好。但是当使用几个节点时,我认为(不知道如何验证)它不能很好地工作。下面是我在集群上运行的一个程序:
function testPool2()
disp('This is a comment')
disp(['matlab number of cores : ' num2str(feature('numCore
如何使用tf.Session().reset()?它和tf.Session().close()之间有什么关系吗? with tf.Session() as sess:
sess.run(something)
"""what is the actual syntax to use sess.reset() and how does it compare to sess.close()"""
sess.reset()