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- tensorflow meta 內(nèi)容精選 換一換
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Array of io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.APIResource objects 表3 io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.APIResource 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 categories Array來自：百科含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學(xué)習(xí)框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線模型（Offline Model，OM）具有同樣的能力（主要是推理能力）?？蚣芄芾砥髦邪穗x線模型生成器（Offline來自：百科
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分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科BinaryData contains the binary data. Each key must consist of alphanumeric characters, '-', '_' or '.'. BinaryData can contain byte sequences來自：百科
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signal to the containers in the pod. After that 30 seconds, the Kubelet will send a hard termination signal (SIGKILL) to the container and after cleanup來自：百科![]()
signal to the containers in the pod. After that 30 seconds, the Kubelet will send a hard termination signal (SIGKILL) to the container and after cleanup來自：百科![]()
BinaryData contains the binary data. Each key must consist of alphanumeric characters, '-', '_' or '.'. BinaryData can contain byte sequences來自：百科![]()
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pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard list metadata. More info: https://git.k8s來自：百科![]()
pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard object's metadata. More info: https://git來自：百科![]()
Integer 冷卻時間，單位秒。 create_time String 創(chuàng)建伸縮策略時間，遵循UTC時間。 meta_data meta_data object 附加信息。詳情請見表 meta_data字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明。 description String 伸縮策略描述。 表4 sche來自：百科![]()
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pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object 否 Standard object's metadata. More info: https://git來自：百科![]()
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elArts底層支持各種異構(gòu)計算資源，開發(fā)者可以根據(jù)需要靈活選擇使用，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。來自：專題![]()
口。用戶無需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式運行，并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲等硬件加速能力，并且都是任務(wù)型計算，需要快速申請大量資源，計算任務(wù)完成后快速釋放。來自：百科![]()
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