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使用Pytorch训练分类器详解(附python演练)

【前言】:你已经了解了如何定义神经网络,计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样? 目录: 一.数据 二.训练一个图像分类器 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 定义一个卷积神经网络 定义一个损失函数 在训练样本数据上训练网络 在测试样本数据上测试网络 三.在GPU上训练 四.在多个GPU上训练 五.还可以学哪些? 一、 数据 通常来说,当你处理图像,文本,语音或者视频数据时,你可以使用标准python包将数据加载成numpy数组格式,然后将这个数组转换成torch.*Tensor 对于图像,可以用Pillow,OpenCV 对于语音,可以用scipy,librosa 对于文本,可以直接用Python或Cython基础数据加载模块,或者用NLTK和SpaCy 特别是对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoad...

AutoScaling 与函数计算结合,赋予更丰富的弹性能力

目前,弹性伸缩服务已经接入了负载均衡(SLB)、云数据库RDS 等云产品,但是暂未接入 云数据库Redis,有时候我们可能会需要弹性伸缩服务在扩缩容的时候自动将扩缩容涉及到的 ECS 实例私网 IP 添加到 Redis 白名单或者从 Redis 白名单中移除。本文将给出上述场景的最佳实践,向您介绍如何通过 AutoSclaing -> LifecycleHook -> MNS -> FC 的方式实现伸缩组发生扩容时自动将扩容出来的 ECS 实例私网 IP 添加到 Redis 白名单中,您可以在此基础上,根据您的业务需求进行扩展。 函数计算(FC)简介 阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码,并

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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