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图9 权限不足 排查方法:首次创建应用时报错“权限不足”,请配置当前账号的委托权限,然后重试。 删除失败,提示如图10所示。
gym 在FunctionGraph 页面将gym添加为公共依赖 图1 gym添加为公共依赖 在代码中导入gym并使用 # 导入 gym 依赖 import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() def handler(event
sklearn 在FunctionGraph页面将sklearn添加为公共依赖 图1 sklearn添加为公共依赖 在代码中导入sklearn并使用 # 导入 sklearn 相关内容 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection
函数导入导出 导入、导出函数。 函数触发器 包括创建、删除、更新触发器等接口。 函数流 查询、删除、创建、停止函数流等接口。 函数异步配置 获取、删除、设置函数异步配置信息等接口。 函数应用中心 包括查询、创建、删除应用程序等接口。
使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t
(不区分VPC,此处的项目指在创建账号的时候分配的一个32位的唯一值project_id,且主账户和子账户的project_id相同。) 配置域名(可选)。 如果函数需要通过内网域名访问VPC内的服务,可配置和VPC绑定的域名,域名可以配置多个,如图1所示。
API 函数调用 函数配额 函数依赖包 函数测试事件 函数调用链 函数生命周期管理 函数版本别名 函数指标 函数日志 函数模板 函数预留实例 函数导入导出 函数触发器 函数流 函数异步配置 函数应用中心
使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库
下载样例源码(fss_examples_dis_cloudtable_src.zip),解压缩,在Eclipse中导入工程,如图1所示。
tmp”空间) 512MB 否 文件描述符 1024 否 进程和线程数(总和) 1024 否 单个请求最大执行时长 259200秒 是 函数同步调用请求正文有效负载大小 6MB 否 函数同步调用响应正文有效负载大小 6MB 否 函数异步调用请求正文有效负载大小 256KB 否 函数导入的资源大小
depend_type 是 String 导入类型,目前支持obs和zip。 runtime 是 String FunctionGraph函数的执行环境 Python2.7: Python语言2.7版本。 Python3.6: Pyton语言3.6版本。
depend_type 是 String 导入类型,目前支持obs和zip。 runtime 是 String FunctionGraph函数的执行环境 Python2.7: Python语言2.7版本。 Python3.6: Pyton语言3.6版本。
导入的文件太大了,超过了最大限制 检查导入文件的大小 400 FSS.1024 Invalid dependency. 无效的依赖包 检查依赖包 400 FSS.1025 Invalid YAML file.
depend_type 是 String 导入类型,目前支持obs和zip。 runtime 是 String FunctionGraph函数的执行环境 Python2.7: Python语言2.7版本。 Python3.6: Pyton语言3.6版本。