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- tensorflow 权重可视化 内容精选 换一换
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被多个代理实例选择,并设置不同的读权重配比。权重分配具体操作请参见设置读写分离权重。 读写模式的代理实例,可代理读、写请求,其中,写请求全部路由给主节点,读请求根据读权重配比分发到各个节点。 只读模式的代理实例,只能代理读请求,读请求根据读权重配比分发到各个只读节点。不会分发到主来自:专题漏斗图:操作步骤 使用TensorFlow框架创建训练作业(旧版训练):概述 关联 LTS 日志流:请求消息 快速查询:查看上下文 查看组合应用系统日志:查看系统日志 日志结构化配置:创建结构化配置 日志结构化配置:创建结构化配置 查询流日志列表:响应参数 可视化分析ELB日志:新建可视化图表 结构化配置:结构化原始日志来自:百科
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权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法:根据后端服务器的权重,按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能,按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器,权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务,例如HTTP等服务。来自:专题
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模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS 桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选: 固定子目录名称,用于放置模型相关文件来自:专题ECC显存,带宽192GB/s GPU内置硬件视频编解码引擎,能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景,例如图片识别、 语音识别 等场景。 常用的软件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2来自:百科