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5月23日云栖精选夜读:阿里云容器服务-高可用Kubernetes部署指南
Kubernetes是非常流行的容器管控技术,为了让Kubernetes可以更深度集成阿里云的计算、存储和网络服务,以提供更佳的性能和网络特性支持,阿里云容器服务团队为Kubernetes提供了基于阿里云服务的CloudProvider插件。 同时,基于阿里云资源编排服务ROS的应用部署能力,阿里云用户可以非常方便的快速部署Kubernetes集群。本文接下来会详细介绍部署过程。 热点热议 阿里云容器服务-高可用Kubernetes部署指南 作者:升功 发表在:阿里云容器服务 阿里云文件存储SMB协议服务及其申请和使用指南 作者:nas-hz 发表在:阿里云存储服务 HBase thrift/thrift2 使用指南 作者:runtimeerror 知识整理 Java基本数据类型包装类 作者:ritit Java 基本数据类型 作者:ritit Java基本数据类型的装换 作者:ritit 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(入门系列之一) 作者:【方向】 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 作者:【方向】 美文回顾 GPU资源的监控和报警_支撑高效深度学习...
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利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据
本系列将利用阿里云容器服务的机器学习解决方案,帮助您了解和掌握TensorFlow,MXNet等深度学习库,开启您的深度学习之旅。 第一篇: 打造深度学习的云端实验室 第二篇: GPU资源的监控和报警,支撑高效深度学习的利器 第三篇: 利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据 数据准备和预处理是一个深度学习训练过程中扮演着非常重要的角色,它影响着模型训练的速度和质量。 而TensorFlow对于HDFS的支持,将大数据与深度学习相集成,完善了从数据准备到模型训练的完整链条。在阿里云容器服务深度学习解决方案中, 为TensoFlow提供了OSS,NAS和HDFS三种分布式存储后端的支持。 本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式,并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR(E-
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