深度deepin搭建tensorflow 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 准备模型训练镜像

    所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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  • 搭建迁移环境

    搭建迁移环境 资源准备 应用 服务器 迁移 数据库迁移 父主题: 线下x86平台迁移到华为云

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  • 搭建迁移环境

    搭建迁移环境 资源准备 应用服务器迁移 数据库迁移 父主题: 第三方云迁移到华为云

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  • 搭建LAMP环境

    搭建LAMP环境 手工搭建LAMP环境(CentOS 7.8 PHP7.0) 父主题: 搭建环境

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  • 搭建LNMP环境

    搭建LNMP环境 镜像部署LNMP环境(CentOS7.4 PHP7.2) 手工搭建LNMP环境(CentOS 7.2) 手工搭建LNMP环境(CentOS 8.0) 手工搭建LNMP环境(Ubuntu 20.04) 手工搭建LNMP环境(Huawei Cloud EulerOS

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  • 搭建Drupal网站

    搭建Drupal网站 镜像部署Drupal网站(Linux) 手工搭建Drupal网站(Linux) 父主题: 搭建网站

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  • 搭建容灾关系

    搭建容灾关系 创建DRS灾备实例 配置灾备任务 RDS容灾切换 父主题: RDS for MySQL通过DRS搭建异地单主灾备

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  • 搭建容灾关系

    查看容灾详情”,进入“容灾管理”页面。 单击“搭建容灾”,在弹框中,将1.f中复制的灾备配置信息粘贴至输入框中,单击“确定”,开始配置生产实例容灾能力。 图2 粘贴灾备实例信息 在生产实例的“容灾管理”页面查看搭建情况。当“搭建状态” 显示为“已搭建”,则表示配置生产实例容灾能力成功。确保此步骤搭建成功后再进行后续操作。

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  • 搭建容灾关系

    搭建容灾关系 创建DRS灾备实例 配置灾备任务 RDS容灾切换 父主题: RDS for MySQL通过DRS搭建异地单主灾备

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  • 使用TensorFlow进行线性回归

    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

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  • 搭建harbor仓库

    搭建harbor仓库 服务器规划 表1 服务器规划 序号 IP 主机名 部署描述 1 192.168.1.3 base02 harbor 获取harbor部署脚本 wget https://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2

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  • 搭建迁移环境

    搭建迁移环境 资源准备 应用服务器迁移 数据库迁移 父主题: IBM或HP小型机迁移到华为云

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  • 搭建迁移环境

    搭建迁移环境 资源准备 应用服务器迁移 数据库迁移 父主题: SAP On非HANA数据库切换到华为云上HANA

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online快速开发、发布 WeLink 应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。

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  • 搭建开发环境

    realview-pbx-a9工程在Linux下的开发环境包括编译环境和QEMU模拟器。搭建编译环境。请参考搭建Linux编译环境。请参考搭建Linux编译环境。安装QEMU模拟器。可以参考如下命令安装:$ apt-get install qemu $ apt-get install qemu-system除此之外,也可以通过QEMU源码

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  • 搭建开发环境

    访问Huawei LiteOS Studio下载链接获取最新发行版。参考搭建Windows开发环境,完成开发环境的搭建。

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  • 搭建Windows编译环境

    搭建Windows编译环境 Windows下的编译可以使用Huawei LiteOS Studio图形化IDE。 下载Huawei LiteOS Studio。 访问Huawei LiteOS Studio下载链接获取最新发行版。 搭建Huawei LiteOS Studio开发环境。

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  • OBS服务环境搭建

    OBS服务环境搭建 开发过程中,您有任何问题可以在github上提交issue,或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 注册云服务账号 使用OBS之前必须要有一个云服务账号。 打开浏览器。 登录公有云网站。 在页面右上角单击“注册”。

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