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资源配额类型详情
资源配额类型详情 资源配额类型详情 创建资源限制的目的是保障项目和命名空间之间的资源能够合理分配，每个项目/命名空间都能获得运行所需的资源，同时也尽量保证项目/命名空间需要额外的资源提升性能时，能够匹配到可用的资源。可配置的资源类型包括：CPU、内存、存储、服务负载均衡、节点端口、Pods、服务、配置、存储卷声明、Replications Contro... -
资源配额类型详情
创建资源限制的目的是保障项目和命名空间之间的资源能够合理分配，每个项目/命名空间都能获得运行所需的资源，同时也尽量保证项目/命名空间需要额外的资源提升性能时，能够匹配到可用的资源。可配置的资源类型包括：CPU、内存、存储、服务负载均衡、节点端口、Pods、服务、配置、存储卷声明、Replications Controllers 和密文。限制的类型包括：限制... -
卷积神经网络(Convolutional Neural Network)
Deeplearning Algorithms tutorial 卷积神经网络(Convolutional Neural Network) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾... -
5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）
5.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 5.6.1 学习特征表示 5.6.1.1 缺失要素一：数据 5.6.1.2 缺失要素二：硬件 5.6.2 AlexNet 5.6.3 读取数据 5.6.4 训练 小结 参考文献 5.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，... -
图像分类
图像分类 说明: 背景介绍 效果展示 模型概览 CNN VGG GoogLeNet ResNet 数据准备 模型结构 Paddle 初始化 VGG ResNet Inference Program 配置 Train Program 配置 Optimizer Function 配置 训练模型 Data Feeders 配置 ... -
资源配额类型详情
资源配额类型详情 资源配额类型详情 创建资源限制的目的是保障项目和命名空间之间的资源能够合理分配，每个项目/命名空间都能获得运行所需的资源，同时也尽量保证项目/命名空间需要额外的资源提升性能时，能够匹配到可用的资源。可配置的资源类型包括：CPU、内存、存储、服务负载均衡、节点端口、Pods、服务、配置、存储卷声明、Replications Contro... -
数字识别
数字识别 说明: 背景介绍 模型概览 Softmax回归(Softmax Regression) 多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积层 池化层 常见激活函数介绍 数据介绍 Fluid API 概述 配置说明 Pro... -
Upsample
Upsample 参数 代码示例 使用本API的教程文档 Upsample class paddle.nn. Upsample ( size=None, scale_factor=None, mode=’nearest’, align_corners=False, align_mode=0, data_format=’NCHW’, name=N... -
数字识别
数字识别 背景介绍 模型概览 Softmax回归(Softmax Regression) 多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积层 池化层 常见激活函数介绍 数据介绍 Fluid API 概述 配置说明 Program F...