基于Docker的Tensorflow实验环境
本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案
- 第一篇 打造TensorFlow的实验环境 - 本文
- 第二篇 轻松搭建TensorFlow Serving集群
- 第三篇 打通TensorFlow持续训练链路
- 第四篇 利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画
- 第五篇 轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上)
机器学习作为人工智能重要的技术,已经在计算机视觉、自然语言处理、医学诊断等等领域得到了广泛的应用。TensorFlow 是谷歌推出的开源的分布式机器学习框架,它也是Github社区上最受关注的机器学习项目,目前点赞已经超过3万个星。
TensorFlow提供了多种安装方式,配置也相对简单,但是对于初学者而言,从零开始搭建一个TensorFlow学习环境依然具有一些挑战

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flat network 原理与配置 - 每天5分钟玩转 OpenStack(86)
flat network 是不带 tag 的网络,要求宿主机的物理网卡直接与 linux bridge 连接,这意味着: 每个 flat network 都会独占一个物理网卡。 上图中 eth1 桥接到 brqXXX,为 instance 提供 flat 网络。 如果需要创建多个 flat network,就得准备多个物理网卡,如下图所示。 接下来讨论如何配置 flat 网络。 在 ML2 配置中 enable flat network 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 flat network 相关参数。 tenant_network_types = flat 指定普通用户创建的网络类型为 flat。 需要注意的是:因为 flat 网络与物理网卡一一对应,一般情况下租户网络不会采用 flat,这里只是示例。 接着需要指明 flat 网络与物理网卡的对应关系。 如上所示: 1. 在 [ml2_type_flat] 中通过 flat_networks 定义了一个 flat 网络,label 为 “default”。 2. 在 [linu...
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SecureCRT 专题
SecureCRT在同一窗口打开多个标签:选中“在标签页中打开”即可SecureCRT同时向多个tab窗口发送相同的命令 Step by step: 作为管理N台服务器,而又要执行相同命令又不想用脚本来执行,只有利用工具来执行,可以利用SecureCRT的 Chat Windows选项Send chat to all tabs来同时在服务器上执行相同的命令一、首先在SecureCRT里同时打开多个服务器session二、选择菜单栏View -->Chat Windows 对号,此时所有服务器连接下方应该有个空白的部分三、在空白的部分(Chat Windows)右键鼠标, 选上Send Chat to All Tabs, 这样Chat Windows里会有"<Send chat to all tabs>"的标志四、在Chat Windows输入命令如 ll 回车, 则当前打开的所有服务器session都会执行ls命令五、如果要同时执行多个命令如who和last, 在Chat Windows先输入who后按Ctrl+Enter, 再输入last, 最后回车, 则当前打开的...
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