云硬盘 EVS

云硬盘(Elastic Volume Service)是一种为ECS、BMS等计算服务提供持久性块存储的服务,通过数据冗余和缓存加速等多项技术,提供高可用性和持久性,以及稳定的低时延性能。您可以对云硬盘做格式化、创建文件系统等操作,并对数据做持久化存储

 

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  • Tensorflow训练

    Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后,使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例,您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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  • 导入/转换本地开发模型

    操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型,非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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  • GaussDB(DWS) SSD云盘和SSD本地盘的区别?

    GaussDB (DWS) SSD云盘和SSD本地盘的区别? SSD云盘支持后期进行扩容,推荐您使用SSD云盘。两者的区别如下: SSD云盘: 使用SSD类型的EVS作为数据存储介质,存储容量更加灵活,且可以随着数据的增长,进行磁盘扩容操作。 由于SSD云盘不和E CS 规格进行强绑定,因此可以根据实际需求进行规格调整。

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  • Tensorflow算子边界

    Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type:Mean 【参数】 value:4-D t

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  • 通用型SSD V2

    通用型SSD V2 通用型SSD V2是用于均衡各种事务型工作负载价格和性能的新一代通用SSD云硬盘 ,在保持存储容量大小不变的情况下,您可以结合实际业务的需求量,灵活配置云硬盘的IOPS、吞吐量,从而实现云盘容量与性能解耦。本文主要介绍云硬盘性能、配置操作、计费等信息。 云硬盘性能

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如TensorflowCaffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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  • 极速型SSD V2(公测)

    极速型SSD V2(公测) 极速型SSD V2具备超高IOPS、超高吞吐量和超低时延等多维度的超高性能,专用于对延迟敏感的业务关键型应用程序,具备持续 IOPS 性能。 极速型SSD V2在保持存储容量大小不变的情况下,您可以结合实际业务的需求量,灵活配置云硬盘的IOPS,从而实现云硬盘容量与性能解耦。

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  • 在CCE集群中部署使用Tensorflow

    cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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  • 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度

    如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中,yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度,yolo5 算法中没有看到相关支持的信息,需要在自定义算法进行使用。 父主题: Standard数据管理

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    率,在数据量不是很大的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:

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  • 本地SSD盘规格降配选不到资源

    本地SSD盘规格降配选不到资源 场景描述 RDS for MySQL本地SSD盘实例当前规格为4 vCPUs | 16 GB,当前存储容量700GB,需要降配至4 vCPUs | 8 GB,界面上选不到4 vCPUs | 8 GB资源。 图1 规格变更 原因分析 本地SSD盘规格

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池,每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录,“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同,当训练作业运行结束以后“/cache

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  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB,TensorFlow保存summary可能是本地缓

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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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  • 开发算法模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 如何在Notebook中安装外部库

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorchSpark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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