tensorflow优化器 更多内容
  • 分子优化(MO)

    分子优化(MO) 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题: API(AI辅助药物设计)

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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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  • Spark SQL join优化

    广播。 参见https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 配置自动广播阈值的方法: 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中,设置“spark.sql.autoBroadc

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  • Spark SQL join优化

    配置为-1时,将不进行广播。 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html。 配置自动广播阈值的方法: 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中,设置“spark.sql.autoBroadc

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  • Notebook基础镜像x86 Tensorflow

    Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像:tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04,tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一:tensorflow2.1-cuda10

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  • 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU)

    Python解释路径及版本:/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径:/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3

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  • Spark SQL join优化

    配置为-1时,将不进行广播。 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html。 配置自动广播阈值的方法: 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中,设置“spark.sql.autoBroadc

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  • Spark性能优化

    Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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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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  • 优化顾问 OA

    M用户仅能对某一类云服务资源进行指定的管理操作。 多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分。 如表1所示,包括了优化顾问服务的所有系统策略。 表1 优化顾问服务系统策略 策略名称 描述 依赖关系 策略类别 OA FullAccessPolicy 优化顾问服务所有权限。 无 系统策略

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  • 优化顾问 OA

    创建用户并授权使用优化顾问服务 创建用户并授权使用优化顾问服务 如果您需要对您所拥有的优化顾问服务进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),通过IAM,您可以: 根据企业的业务组织,在您的华为云帐号

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  • Bulk路由优化

    bulk_routing”可以开启bulk路由优化,该优化可以减少内部转发的请求数量,在shard数较多的场景下,能够有效提升写入性能以及减少写入拒绝。 操作步骤 在“集群管理”页面,选择已创建的集群,单击操作列“Kibana”,登录Kibana界面。 在左侧导航栏,选择“Dev

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  • 合并CBO优化

    合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化,但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO(Cost-Bsed Optimizer)是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后,CBO优化可以基于表和列的统计信息,进行一系列的估算,最终选择出合适的查询计划。

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  • 如何优化镜像?

    如何优化镜像? 操作场景 由于通用型II代类型云服务采用KVM虚拟化,因此镜像中必须安装KVM驱动,未安装KVM驱动的镜像在部署通用型II代类型云服务可能出现兼容问题,导致云服务无法正常启动,或无法正常登录。 为了方便用户更好地使用通用型II代类型云服务 镜像服务 特推出自动化优化镜像功能。

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  • 镜像优化类

    Linux外部镜像文件在导出前未完成初始化配置,怎么办? 如何优化镜像? 如何使用通过I代云服务创建的私有镜像创建II代云服务 如何设置镜像的网卡多队列属性? 如何配置IPv6地址 如何优化系统盘镜像使其支持实例快速发放? 为什么Windows云服务安装Guest OS driver会失败? 怎样安装原生的XEN和KVM驱动

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  • 优化过程(Linux)

    优化过程(Linux) XEN虚拟化类型的弹性云服务正逐渐转变为KVM虚拟化类型,因此XEN实例类型的的私有镜像,通常需要同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化。也建议您优化KVM虚拟化类型的私有镜像,避免最终发放的弹性云服务出现一些不可预知的异常。 Linux弹性云服务的正常

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  • 内存优化型

    基于DDR4的内存实例,是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为:m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务、M6型云服务、M7型云服务。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量(Sockets) 物理内核 硬件规格

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  • 成本优化支柱

    成本优化支柱 成本优化支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 COST01 规划成本优化相应的组织机构和流程 COST02 实施预算规划管理机制 COST03 对成本进行分配 COST04 持续进行成本治理 COST05 优化指定策略和目标 COST06 使用不同计费模式优化成本

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  • 优化提示语

    、排版、内容等维度进行优化和改进。 单击“执行优化”,系统将对提示语模板进行首次优化。 单击“重新优化”,系统将对提示语模板进行多轮优化。 提示语内容优化达到需要结果后,单击“采纳”可将最终优化的提示语内容一键覆盖至提示语内容中;单击“复制”可复制最终优化的提示语内容,用户可自行根据需要使用。

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  • 内存优化型

    m6型专属主机 vCPUs计算公式:vCPUs = (2 * 22 * 2 - 12) * 1 = 76 支持的云服务规格 表3 m3型专属主机可部署的云服务规格 规格名称 vCPU 内存(GiB) m3.large.8 2 16 m3.xlarge.8 4 32 m3.2xlarge

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  • 使用容量优化

    使用容量优化 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化”。 页签默认为“风险识别”,点击“配置”。 图1 点击“编辑”,进行风险分析配置。当前支持自定义预测和智能预测两种模式。 1) 自定义预测:一种峰值预测的方式,根据输入预测峰值找出风险实例

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