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GPU资源的监控和报警,支撑高效深度学习的利器

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 大家通过第一篇文章对深度学习技术有了感性的认知后,就开始关心如果真正希望用深度学习技术解决问题时,有哪些问题需要注意。这里分享一下深度学习训练过程中一些常见的问题以及对应的解决办法。 多数深度学习的模型训练通常会花费大量的时间,短的有一到两周,长的甚至有几个月的时间。而在这期间,由于GPU状态不正常导致模型训练中断,甚至影响模型训练结果出现较大偏差的现象也屡见不鲜。这对于数据科学家来说,是无法承受之痛。 过去好多数据科学家为了解决这一问题,在训练程

免费产品体验码已发放完毕,实物礼品已备好?

在刚刚过去的4月27日-5月15日短短的20天。阿里云对从未体验过阿里云产品的用户群体,进行了一次产品体验招募活动,要求用户必需为全新注册会员且从未使用过阿里云任何产品,我们将免费提供30+款云产品,6个月使用码的体验码,仅限200个名额。 此活动一经发出,不到一周时间,就收到了万人的追捧,上千次讨论,更有多名小伙伴私信过来,希望能获得享受免费产品体验码机会。 活动结束止,报名人数达千人,参与热度100000+,但依然有多名用户持续跟贴反馈希望可以获得使用体验。 这也是继3月28号贡献者荣誉榜单后,阿里“用户体验计划”走的第二步。阿里云将持续贯彻 “以用户为核心驱动力”的发展理念,希望能够及时、充分地获得用户反馈,以开放共建的形式,真正从用户角度出发提升用户的体验。 阿里云为什么要举办这次优质建议招募活动?而且还免费提供30+产品6个月

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