Sedna What is Sedna? Features Architecture Sedna’s edge-cloud synergy is implemented based on the following capabilities provided by KubeEdge: Component GlobalManager LocalCon...

Sedna What is Sedna? Features Architecture Sedna’s edge-cloud synergy is implemented based on the following capabilities provided by KubeEdge: Component GlobalManager LocalCon...

Sedna What is Sedna? Features Architecture Sedna’s edge-cloud synergy is implemented based on the following capabilities provided by KubeEdge: Component GlobalManager LocalCon...

张量的阶、形状、数据类型 阶 形状 数据类型 张量的阶、形状、数据类型 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不...

train.create_runner Args: Returns: Raises: train.create_runner train . create_runner ( base_dir , create_agent_fn ) Creates an experiment Runner. Arg...

UnaryOp UnaryOp Inputs: input : float32(NHWC|NC4HW4) Outputs: output : float32 Backend: CPU: supports Rsqrt, Square, Neg, Exp, Sqrt, Abs, Ceil Metal: supports Rsq...

train.launch_experiment Args: train.launch_experiment train . launch_experiment ( create_runner_fn , create_agent_fn ) Launches the experiment. Args: ...

1-2,图片数据建模流程范例 一，准备数据 二，定义模型 三，训练模型 四，评估模型 五，使用模型 六，保存模型 1-2,图片数据建模流程范例 一，准备数据 cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。 训练集有airplane和automobile图片各5000张，测试集...

tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复 警告 Checkpoint只保存模型的参数，不保存模型的计算过程，因此一般用于在具有模型源代码的时候恢复之前训练好的模型参数。如果需要导出模型（无需源代码也能运行模型），请参考 “部署”章节中的SavedModel 。 很多时...

跟着例子学习 PyTorch Tensors Warm-up: numpy PyTorch: Tensors Autograd PyTorch: Variables and autograd PyTorch: Defining new autograd functions TensorFlow: Static Graphs nn module...