使用TensorFlow 1.9时，CloudML作业不会终止

当使用TensorFlow 1.9时，CloudML作业不会终止可能是由于以下原因：

1. 代码错误：CloudML作业不会终止可能是由于您的TensorFlow代码中存在错误。请检查您的代码，确保没有语法错误、逻辑错误或其他错误导致作业无法正常终止。
2. 资源不足：CloudML作业不会终止可能是由于您分配给作业的资源不足。TensorFlow作业通常需要足够的计算资源和内存来运行，如果资源不足，作业可能无法正常终止。您可以尝试增加作业的资源配额或调整作业的资源配置。
3. 网络问题：CloudML作业不会终止可能是由于网络问题导致无法正常终止。请确保您的网络连接稳定，并且没有任何阻止作业终止的网络限制。
4. 版本兼容性问题：TensorFlow 1.9可能存在与CloudML平台不兼容的问题，导致作业无法正常终止。建议尝试升级到较新版本的TensorFlow，或者查看CloudML平台的文档和支持资源，以了解是否存在与TensorFlow 1.9兼容的版本。

总结起来，当使用TensorFlow 1.9时，CloudML作业不会终止可能是由于代码错误、资源不足、网络问题或版本兼容性问题所导致。您可以通过检查代码、增加资源配额、解决网络问题或升级TensorFlow版本来解决此问题。

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