2009-11-04 本日学习总结

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#performance #sap #system

本文介绍了多个SAP系统的T-CODE，包括用于性能分析的ST05、更改系统设置的SFW5等，涵盖了从物料维护到采购申请的各种业务场景。

有关T-CODE：

 sm35 BDC
 se75 SAP SCRIPT设置
 me5a 采购申请列表
 QS61 物料维护说明
 MD61 创建独立需求
 spad 新建纸张
 st05 performance analysis
 sfw5 change system settings

机器学习快速入门教程 Scikit-Learn实现
m0_61634551的博客
11-01 1211
机器学习是一帮计算机科学家想让计算机像人一样思考所研发出来的计算机理论。他们曾经说过,人和计算机其实本没有差别,同样都是一大批互相连接的信息传递和存储元素所组成的系统。所以有了这样的想法,加上他们得天独厚的数学功底,机器学习的前身也就孕育而生了。机器学习的萌芽诞生于19世纪60年代,20年前开始逐渐兴起。它是一门跨学科的交融,这里面包含了概率论、统计学等等学科。随着计算机硬件的提升,计算机运算速度的不断提高,它真正开始进入我们的日常生活当中。而在不久的将来,我相信它也会成为我们生活中必不可少的组成元素。
Study--Oracle-01-单实例部署Oracle11G-R2
weixin_41633010的博客
05-06 783
路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 滴水穿石，聚沙成塔！ 感谢优快云各位大佬的经典博文，在迷茫时能够拨云见日,指点迷津，让我继续一路前行！ 如有侵权，请留言，我及时删除
2009-11-03 本日学习总结
SAPer
11-03 925
  关于T-CODE:        co23 生产调度员的订单        se12 显示数据库等,跟se11类似 但是只有显示按钮        pfcg 角色维护屏幕        shd0 Transaction and Screen Variants        shd1 执行有变体的业务        nace 输出控制条件        se81 应用层次展示       
SAP ME5A增强显示字段
我的心是烈日簇拥的花，在你的眼里找到了家
08-08 2171
导语：收到业务顾问需求要给标准报表ME5A增加字段，下面分享一下实现过程，ME5A分为两块，一块是基本清单，一块是科目分配，道理都相同。
2009-11-02 本日学习总结
SAPer
11-02 1180
本日学习总结： 关于T-CODE 的：se71 ：格式绘制器co11n ：工票输入se18 ：initial screen for definitions 定义 BADIse19：initial screen for implenmentationse17 通用表se30: ABAP 运行时间分析关于TABLE的：T134：物料类型TST
python学习笔记 - python版本信息
zfxia的博客
11-27 3636
详细的记录了Python的发行版本及其生命周期
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
热门推荐
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
Scikit-Learn 1.4使用指南：有监督学习 线性模型 Linear Models
数智笔记
02-04 1469
以下是一组用于回归的方法，其中目标值预计为特征的线性组合。在数学符号中，如果y​是预测值。y​wxw0​w1​x1​...wp​xp​在整个模块中，我们将向量ww1​...wp​称为coef_，将w0​称为intercept_。要使用广义线性模型进行分类，请参见。
【MySQL】函数学习-字符串函数
07-11 1150
MySQL字符串函数实战指南：本文系统介绍了MySQL常用字符串函数，包括CONCAT拼接、大小写转换、填充(左/右)、去空格、子串截取、长度计算和替换等基础操作。通过emp员工表10个实战案例，如姓名拼接工号、大小写转换、ID填充格式化等，演示了函数在真实场景的应用。文章还提供优快云发布技巧，建议结合WHERE条件筛选和函数嵌套使用进行拓展练习，帮助开发者高效处理文本数据。
【最佳实践】基于 Arm 虚拟硬件平台完成在Cortex-M85上移植RT-Thread操作系统
一个专注于嵌入式IoT领域的架构师，深耕IoT领域多年，深度掌握IoT领域的相关技术栈，包括但不限于RTOS内核的实现及其移植、硬件驱动移植开发、网络通讯协议开发、编译构建原理及其实现、底层汇编及编译原理、编译优化及代码重构、嵌入式IoT系统的架构设计等。
06-07 4万+
Arm AVH 跑RT-Thread 体验如何？
ATK-RM04运用.txt
05-08
### ATK-RM04运用详解 #### 一、概述 ATK-RM04作为一种便捷易用的技术或设备，特别适合于IT领域的初学者。从给出的信息来看，虽然描述较为简略，但我们...希望这些信息能够帮助到正在学习或使用ATK-RM04的朋友们。
软考 04-09软件设计师试题及答案 高清版
11-29
“软考 04-09软件设计师试题及答案 高清版”这份资料包含了2004年至2009年的软件设计师考试题目及其答案，对于准备参加此类考试的人来说非常有帮助。通过这些历年真题的学习，可以更好地了解考试的形式、难度以及...
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（9）：无监督学习技术
Morganfs的博客
05-09 1445
3万字长文，主要介绍聚类、无监督和半监督技术。
SAP 高级应用开发 学习笔记 2 -- BAPI
SAPer
11-13 6301
 BAPI： Business Application Programming Interfaces，业务应用编程接口，作用：1、在SAP内部组件及非SAP组件之间的技术整合2、业务数据交换3、SAP通过该标准接口把整个系统链接为一个整体4、BAPI是SAP中心组件R/3和ECC和BW系统入口之一技术：1、基于RFC技术实现         2、BAPI提供的整合扩展到
SAP 高级应用开发 学习笔记 1 -- RFC
SAPer
11-10 4869
RFC ： Remote Function Call  远程功能调用， 是SAP系统之间以及SAP与外部系统之间的通信的基本接口技术 RFC过程就是系统调用当前系统外的程序模块，从而实现某个功能，而且调用系统和被调用系统中至少有一个必须是SAP ABAP系统 SAP 外部接口：1、程序通信接口2、文件I/O接口3、数据接口 数据接口：技术实现BDC、SAP SQ
SAP 高级应用开发 学习笔记 1 -- RFC NO.2
SAPer
11-11 3866
 RFC连接类型：1.        类型2： R/2连接2.        类型3： ABAP连接或R/3连接，指定主机名和通信服务3.        类型I：内部连接，与当前系统连接到同一ABAP系统中，预定义无法修改，与SM51中所显示的应用服务器名相同4.        类型L：逻辑目标，通常工作流系统指定过程中配置的RFC目标即为该类型的逻辑目标5.       
SAP 高级应用开发 学习笔记
SAPer
11-10 3688
  基于NetWeaver，企业能够实现各个层面的充分的集成，降低信息系统建设的总成本。1、员工集成People Integration，实现企业IT系统的单一入口2、信息集成Information Intergration，实现支持经营决策的信息仓库、商业智能、知识管理系统3、流程集成Process Intergration，一个连续的业务流程可能在不同的系统内执行，该平台将分散
call method cl_gui_cfw =>flush
SAPer
12-21 3243
 flush Use this method to synchronize (同步) the  automation queue.  The buffered operations are sent to the frontend using GUI RFC.  At the frontend, the automation queue is processed
SAP 高级应用开发 学习笔记 1 -- RFC NO.6
SAPer
11-12 3027
 事务性RFC方式的RFM调用l        同步、异步RFC过程中，每一个RFC调用在远程系统中构成一个独立的LUWl        事务性RFC调用，可以将多个逻辑上相关的远程调用绑定至同一个LUW上，在该LUW内，按顺序调用，要么执行所有数据库操作，要么完全回滚来取消全部数据库更新操作，保证RFC调用过程的完整性和数据一致性l        事务性RFC调用处理保证在程序到
(rlds_env) server@server-Standard-PC-Q35-ICH9-2009:~/my_rlds/example_dataset$ tfds build INFO[build.py]: Loading dataset from path: /home/server/my_rlds/example_dataset/example_dataset_dataset_builder.py 2025-08-11 20:47:50.620420: I tensorflow/core/util/port.cc:110] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. 2025-08-11 20:47:50.674693: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2025-08-11 20:47:51.381449: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT 2025-08-11 20:47:51.708800: I tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:995] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 linux/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci at v6.0 · torvalds/linux linux/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci at v6.0 · torvalds/linux 2025-08-11 20:47:51.784318: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1960] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu Install TensorFlow with pip Install TensorFlow with pip for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices... 2025-08-11 20:47:52.496086: W tensorflow/tsl/platform/cloud/google_auth_provider.cc:184] All attempts to get
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08-12
<think>我们正在处理用户关于使用TensorFlow Dataset (TFDS)构建命令时遇到的警告和错误。用户报告了三个主要问题： 1. GPU库未找到的警告 2. TensorRT未找到的错误 3. CPU指令优化相关的警告 根据用户的问题，我们需要分析可能的原因并提供解决方案。 ### 问题分析 1. **GPU库未找到警告**：这通常意味着TensorFlow无法找到所需的CUDA或cuDNN库。可能是由于环境变量设置不正确，或者没有安装对应的GPU版本TensorFlow。 2. **TensorRT未找到错误**：TensorRT是NVIDIA用于深度学习推理的优化库。如果用户没有安装TensorRT或者安装路径不在系统路径中，就会出现这个错误。 3. **CPU指令优化警告**：这通常是因为TensorFlow在编译时使用了某些CPU指令（如AVX2），但当前运行的CPU不支持这些指令。这可能会导致性能下降。 ### 解决方案 #### 1. 确保安装了GPU版本的TensorFlow 用户需要确认安装的是TensorFlow GPU版本。可以使用以下命令安装： ```bash pip install tensorflow-gpu ``` 或者，如果使用TensorFlow 2.x，则通常使用： ```bash pip install tensorflow ``` 但注意，从TensorFlow 2.1开始，`tensorflow`包已经包含了GPU支持，但需要系统有正确的CUDA和cuDNN环境。 #### 2. 安装并配置CUDA和cuDNN TensorFlow GPU版本需要特定版本的CUDA和cuDNN。请参考TensorFlow官网的[测试构建配置](https://www.tensorflow.org/install/source#gpu)来匹配版本。 例如，对于TensorFlow 2.10.0，需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1。安装后，确保将CUDA路径添加到环境变量中。在Linux上，可以添加到`~/.bashrc`： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH ``` 然后执行`source ~/.bashrc`。 #### 3. 安装TensorRT（可选） 如果用户需要使用TensorRT，可以从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/tensorrt)下载并安装。安装后，同样需要将库路径添加到环境变量中。例如： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/TensorRT-8.x.x.x/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 4. 处理CPU指令优化警告 这个警告通常不会影响功能，但可能会影响性能。如果用户希望消除警告，可以考虑以下两种方法： - **忽略警告**：通过设置环境变量`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2`来忽略警告（但这会隐藏所有INFO和WARNING级别的日志）。 - **从源码编译TensorFlow**：针对当前CPU的指令集进行编译，但这通常比较复杂。 #### 5. 构建TFDS数据集时的具体建议 在构建TFDS数据集时，如果遇到GPU相关的问题，可以尝试强制使用CPU来构建数据集，因为构建数据集通常不需要GPU。可以通过设置环境变量： ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ``` 这样，TensorFlow将不会使用GPU，从而避免GPU库缺失的问题。 ### 示例命令 假设用户要构建`mnist`数据集，可以这样运行： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES="" tfds build mnist ``` ### 验证 在解决上述问题后，用户可以运行以下命令来验证TensorFlow是否能识别GPU： ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果输出显示GPU设备，则表示GPU配置成功。 ### 总结 用户的问题主要是环境配置问题。需要确保安装了正确版本的CUDA和cuDNN，并正确设置环境变量。如果不需要在构建数据集时使用GPU，可以暂时禁用GPU。对于TensorRT，如果不需要可以忽略相关错误，或者安装并配置TensorRT。 §§相关问题§§ 1. 如何检查TensorFlow是否正在使用GPU？ 2. 如何在不同版本的CUDA之间切换？ 3. 如何从源码编译TensorFlow以支持特定的CPU指令集？ 4. 在构建TFDS数据集时，如何利用多进程或分布式策略加速？</think>### TensorFlow Dataset 构建命令的 GPU 相关问题分析 当执行 `tfds build` 命令时出现 GPU 库未找到警告和 TensorRT 错误，通常由以下原因导致： #### 1. **GPU 环境配置问题** - **缺失 CUDA/cuDNN** TensorFlow GPU 版本需要匹配的 CUDA 和 cuDNN 库。若未安装或版本不兼容，会出现警告： ```bash Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file ``` - **验证 GPU 可用性** 运行以下 Python 代码检查 GPU 状态： ```python import tensorflow as tf print("GPU 设备:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) print("CUDA 版本:", tf.sysconfig.get_build_info()["cuda_version"]) ``` #### 2. **TensorRT 缺失错误** - **错误示例** ```bash ERROR: Failed to initialize TensorRT library, function not found ``` TensorRT 是 NVIDIA 的推理加速库，**非必需组件**。此错误通常可忽略，除非明确需要 TensorRT 优化。 #### 3. **CPU 指令集警告** - **AVX/AVX2 警告** 当 CPU 不支持 TensorFlow 编译时的指令集时出现： ```bash This TensorFlow binary is optimized with AVX2, but your CPU does not support it ``` 此警告**不影响功能**，仅表示性能未最大化。 --- ### 解决方案 #### ✅ 步骤 1：修复 GPU 依赖 1. **安装匹配版本的 CUDA/cuDNN** - 查看 TensorFlow 版本对应的 CUDA 要求： ```bash pip show tensorflow | grep "Version" ``` | TF 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 | |----------|----------|-----------| | TF 2.10+ | 11.2 | 8.1 | | TF 2.6+ | 11.0-11.2| 8.0-8.1 | - 从 [NVIDIA 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 下载对应版本： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run ``` 2. **配置环境变量** 在 `~/.bashrc` 中添加： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH ``` 激活配置：`source ~/.bashrc` #### ✅ 步骤 2：处理 TensorRT 错误（可选） - **方案 A：忽略错误** 添加环境变量禁用 TensorRT 检查： ```bash export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 # 屏蔽 INFO 日志 tfds build your_dataset ``` - **方案 B：安装 TensorRT** 从 [NVIDIA TensorRT 下载页](https://developer.nvidia.com/tensorrt) 获取对应版本，安装后添加库路径： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/TensorRT-8.x.x.x/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### ✅ 步骤 3：强制使用 CPU 构建数据集 如果 GPU 问题无法立即解决，可显式指定 CPU 构建： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES="" tfds build your_dataset # 禁用 GPU ``` --- ### 验证成功构建 执行构建命令并检查输出： ```bash tfds build mnist --download_only # 示例：构建 MNIST 数据集 ``` 成功输出应包含： ``` Dataset mnist downloaded and prepared to /path/to/tensorflow_datasets/mnist/1.0.0. ``` --- ### 补充建议 1. **使用 Docker 容器** 避免环境冲突，使用官方 TensorFlow GPU 镜像： ```bash docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:2.10.0-gpu ``` 2. **检查 GPU 驱动** 确保 NVIDIA 驱动版本 ≥ 450.80.02： ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本 ```
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