弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    tensorflow运行实例 更多内容
  • 运行

    烧录成功后,点击串口终端图标打开串口终端界面,设置端口(请根据实际使用的串口端口号进行设置),开启串口开关,开发板按下复位RESET按钮,可以看到串口输出,接收区输出的内容就是Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的输出,如下图所示:Huawei LiteOS默认打开了Shell组件,可以在串口终端的“发

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  • 运行

    Huawei LiteOS Studio通过“烧录”功能启动QEMU虚拟机运行Huawei LiteOS。如何配置“烧录器”并运行Huawei LiteOS,可以参考启动realview-pbx-a9仿真工程。烧录成功后,自动启动Huawei LiteOS,可以在“终端”界面中看

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18

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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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  • 在开发环境中部署本地服务进行调试

    其环境规格取决于开发环境资源规格;例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中,部署本地Predictor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行,其环境规格(如CPU规格,GPU规格)由表3

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  • 查询运行中实例的统计信息

    查询运行实例的统计信息 功能介绍 查询当前租户下处于“运行中”状态的缓存实例的统计信息。 URI GET /v1.0/{project_id}/instances/statistic 参数说明见表1。 表1 参数说明 参数 类型 必选 说明 project_id String 是

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  • 查看GaussDB(for MySQL)实例运行情况

    查看 GaussDB (for MySQL)实例运行情况 GaussDB(for MySQL)提供的实例总览页面可以帮助您查看该服务下所有数据库实例的整体运行情况,包括实例状态、活动告警和重点性能指标的诊断结果。 功能模块 实例总览页面从多个模块为用户展示实例运行情况,各功能模块详情请参见功能模块。

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像,预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT,仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像,预置AI应用编排引

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  • 运行

    按下开发板的复位RESET按钮,可以看到串口输出了Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的打印信息,其中“Huawei LiteOS #”是Shell交互界面的提示符,如下图所示:Huawei LiteOS默认打开了Shell组件,可以在串口工具中输入支持的Shell命令,再勾选“加回车换行”,点击“发送

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  • Notebook基础镜像列表

    Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorchTensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类:

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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“.om”模型。“

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  • 运行

    可以参考如下命令,通过QEMU启动guest虚拟机运行Huawei LiteOS,因为realview-pbx-a9工程默认使能了SMP(多核),所以启动虚拟机时也需要设置-smp参数:$ qemu-system-arm -machine realview-pbx-a9 -smp 4 -m 512M -kernel out/realvie

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU)

    fit(x_train, y_train, epochs=5) Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性 云服务器 E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS 服务器 的具体操作请

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  • TensorFlow-py27通用模板

    TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎运行环境为“python2.7”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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  • TensorFlow-py36通用模板

    TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎运行环境为“python3.6”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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  • Step1 在Notebook中构建一个新镜像

    填写Notebook详细参数,如选择镜像、资源规格等。 “镜像”:选择公共镜像下任意一个支持CPU类型的镜像,例如:tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 “资源池”:选择公共资源池或专属资源池,此处以公共资源池为例。 “类型”:推荐选择GPU。 “规格”:推荐选择GP

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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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  • 导入和预处理训练数据集

    导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程,创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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  • 查看GaussDB(for MySQL)实例整体运行情况

    查看GaussDB(for MySQL)实例整体运行情况 GaussDB(for MySQL)提供的实例总览页面可以帮助您查看该服务下所有数据库实例的整体运行情况,包括实例状态、活动告警和重点性能指标的诊断结果。 功能模块 实例总览页面从多个模块为用户展示实例运行情况,各功能模块详情请参见表1。

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  • 创建自定义镜像

    1720240419835647952528832.202404250955 创建自定义镜像 以tensorflow为例,说明如何将tensorflow打包进镜像,生成安装了tensorflow的自定义镜像,在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。

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  • 模型调试

    为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法,表示

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