Container Platform 4.13 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2024-02-18 OpenShift Container Platform 4.13 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. OC 和 KUBECTL

Container Platform 4.10 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. 管理 CLI

Container Platform 4.8 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2023-04-07 OpenShift Container Platform 4.8 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. 管理 CLI

参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9.2 过拟合与欠拟合 9.3 数据集划分 9.4 模型设计 9.5 正则化 9 图 1.20 百度 Apollo 自动驾驶汽车④ 1.5 深度学习框架 工欲善其事，必先利其器。在介绍了深度学习相关背景知识后，现在来挑选一下实现 深度学习算法所使用的工具吧。 1.5.1 主流框架 ❑ Theano 是最早的深度学习框架之一，由 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 等人开发， ③ 图片来自 https://www PyTorch 在工业部署上也有成 熟的 ONNX 生态，丝毫不逊色于 TensorFlow。 1.5.3 功能演示 深度学习的核心是算法的设计思想，深度学习框架只是我们实现算法的工具。对工具 的理解有助于加深对算法的掌握程度。下面将演示 PyTorch 深度学习框架的三大核心功 能，从而帮助我们理解框架在算法设计中扮演的角色。 1) 加速计算 神经网络本质上由大量的矩

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 18 可视化 Visualization 234 19 Scikit-learn API 235 20 工具 236 20.1 CustomObjectScope [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 (如果你计划在 GPU 上运行 Keras，建议安装)。 • HDF5 和 h5py (如果你需要将 Keras 模型保存到磁盘，则需要这些)。 • graphviz 和 pydot (用于可视化工具绘制模型图)。 然后你就可以安装 Keras 本身了。有两种方法安装 Keras： • 使用 PyPI 安装 Keras (推荐)： sudo pip install keras 如果你使用 keras.layers.Cropping1D(cropping=(1, 1)) 1D 输入的裁剪层（例如时间序列）。 它沿着时间维度（第 1 个轴）裁剪。 参数 关于 KERAS 网络层 73 • cropping: 整数或整数元组（长度为 2）。在裁剪维度（第 1 个轴）的开始和结束位置应该 裁剪多少个单位。如果只提供了一个整数，那么这两个位置将使用相同的值。 输入尺寸 3D 张量，尺寸为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.1 统计工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.2 训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 8.5.5 梯度裁剪 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 8.5.6 训练 . 微调BERT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 738 16 附录：深度学习工具 741 16.1 使用Jupyter Notebook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

数的值） 3. 选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤3中选出的模型对测试 集计算得出推广误差（代价函数 的值） 5 数据集制作 PyTorch的dataloader是用于读取训练数据的工具，它可以自动将数据分割 成小batch，并在训练过程中进行数据预处理。 6 数据集制作 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): 正则化 数据增强：随意翻转和裁剪、扭曲变形图片 15 数据增强的PyTorch实现 import torch from torchvision import transforms # 定义数据增强的方法 transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), # 随机裁剪 transforms.

AUC、Loss、MAE、RMSE  支持外部eval工具，计算MAP、NDCG MLX的模型能力 • 提供离线、近线、在线全流程解决方案，各阶段提供扩展方案，降低算法迭代成本； • 支持Online Learning，提供从近线到在线的模型数据通路； • 提供从召回到排序全流程的模型解决方案，为业务提供最佳实践； • 提供系统的平台化工具，为用户提供易用的界面操作； MLX模型能力 MLX平台架构  计算逻辑抽象op，通过op组合形成模型结构  提供正向（forward）、反向（backward）、Loss的操作扩展 模型训练框架 • 模型可变计算路径  运行阶段  计算图裁剪 模型训练框架 • 应用场景——离线预计算  模型召回，ANN检索  粗排模型，降低线上计算量 • 分布式Sharding  模型分片存储，支持超大规模模型  数据并行计算，加速Optimizer计算

. . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 第 第 2 章 章 驱动 驱动程序工具包 程序工具包 2.1. 关于驱动程序工具包 2.2. 拉取 DRIVER TOOLKIT 容器镜像 2.3. 使用 DRIVER TOOLKIT 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 NODE FEATURE Platform 有效负载中的一个容器镜像，旨在用作构建驱动 程序容器的基础镜像。Driver Toolkit 镜像包含通常作为构建或安装内核模块的依赖项所需的内核软件 包，以及驱动程序容器所需的一些工具。这些软件包的版本将与相应 OpenShift Container Platform 发行 版本中 RHCOS 节点上运行的内核版本匹配。 驱动程序容器是容器镜像，用于在容器操作系统（如 Red Hat 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 3 第 2 章 驱动程序工具包 了解驱动程序工具包以及如何将其用作驱动程序容器的基础镜像，以便在 OpenShift Container Platform 上启用特殊软件和硬件设备。 2.1. 关于驱动程序工具包 背景信息 Driver Toolkit 是 OpenShift Container Platform

1.16.4 1.16.5 1.16.6 1.17 1.17.1 1.17.2 1.17.3 1.17.4 1.17.5 1.17.6 1.18 1.18.1 自定义网桥 工具和示例 编辑网络配置文件 实例：创建一个点到点连接 Docker 三剑客之 Compose 项目 简介 安装与卸载 使用 命令说明 Compose 模板文件 实战 Django 实战 23.3 1.23.4 1.23.5 命名空间 控制组 联合文件系统 容器格式 网络 Etcd 项目 简介 安装 集群 使用 etcdctl CoreOS 项目 简介 工具 快速搭建 CoreOS 集群 Kubernetes 项目 简介 快速上手 基本概念 kubectl 使用 架构设计 Mesos - 优秀的集群资源调度平台 Mesos 简介 安装与使用 coffee~ 前言 9 主要修订记录 0.9.0: 2017-12-31 0.9.0-rc2: 2017-12-10 增加 Docker 中文资源链接 增加介绍基于 Docker 的 CI/CD 工具 Drone 增加 docker secret 相关内容 增加 docker config 相关内容 增加 LinuxKit 相关内容 更新 CoreOS 章节 更新