keras import initializers my_init = initializers.Zeros() model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=my_init)) Where, kernel_initializer represent Dense from keras import initializers my_init = initializers.Ones() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=my_init)) Constant Generates a constant value from keras import initializers my_init = initializers.Constant(value=0) model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=my_init)) where, value represent the constant

Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b 接下来，初始化终端Shell，以便我们可以直接运行conda。 ~/miniconda3/bin/conda init 现在关闭并重新打开当前的shell。并使用下面的命令创建一个新的环境： 8 https://conda.io/en/latest/miniconda.html 9 conda create ones([n]) 由于在本书中我们将频繁地进行运行时间的基准测试，所以我们定义一个计时器： 3.1. 线性回归 89 class Timer: #@save """记录多次运行时间""" def __init__(self): self.times = [] self.start() def start(self): """启动计时器""" self.tik = time.time() def 别用于存储正确预测的数量和预测的总数量。当我们遍历数据集 时，两者都将随着时间的推移而累加。 class Accumulator: #@save """在n个变量上累加""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self

用内部registry仓库（内部registry镜像仓库里要有以上7个镜像） ★直接使用命令行方式初始化集群 （以下是非HA模式的master初始化，如果要部署高可用集群，则参考第4章） kubeadm init --kubernetes- version=v1.19.4 \ --apiserver-adver�se- address=10.99.1.51 \ # api server地址 ★使用配置文件方式去初始化集群（和上面命令行方式二选一） # kubeadm config print init-defaults > /etc/kubeadm-init.yaml #输出初始化配 置文件并编辑 # vi /etc/kubeadm-init.yaml apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2 bootstrapTokens: failSwapOn: False #保存，（修改蓝色字体的参数值及新增最后5行） # kubeadm config images list --config /etc/kubeadm-init.yaml #查看需要的镜 像 cof-lee.com:5443/k8s/kube-apiserver:v1.19.4 cof-lee.com:5443/k8s/kube-controller-manager:v1

x 版本运行 # 创建运行环境 sess = tf.InteractiveSession() # 初始化步骤也需要作为操作运行 init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) # 运行初始化操作，完成初始化 # 运行输出端子，需要给输入端子赋值 c_numpy = sess.run(c_op, feed_dict={a_ph: from torch import optim class MyNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(MyNetwork, self).__init__() # 创建 3 个全连接层 预览版202112 6.8 汽车油耗预测实战 25 self figure('himmelblau') ax = fig.gca(projection='3d') # 设置 3D 坐标轴 ax.plot_surface(X, Y, Z) # 3D 曲面图 ax.view_init(60, -30) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') plt.show() 预览版202112 第 7 章 反向传播算法 20

中要想使用神经网络，需要继承 nn.Module： c l a s s NeuralNetwork (nn . Module ) : def __init__( s e l f ) : super ( NeuralNetwork , s e l f ) . __init__ () # 把 数 组 降 到1 维 s e l f . f l a t t e n = nn . Flatten () # 定 初始化网络权重-方法一 我们通过自定义初始化函数，来实现对网络参数的初始化。有时候，好的初始化可以为网络 的训练带来极大好处。 在 NeuralNetwork 内部定义函数： def weight_init ( s e l f ) : #遍 历 网 络 的 每 一 层 fo r m in s e l f . modules () : #如 果 该 层 是 线 性 连 接 层 i f i s i shape 是下 一层神经元个数。调用也很简单，定义网络对象后直接调用即可： model = NeuralNetwork () . to ( device ) model . weight_init () 我们开始训练，发现第一个 epoch 训练的结果正确率就达到了 78%，而最终训练结果能达到 百分之 81%。说明合理地初始化权重具有很重要的意义。 如果 weight 全都初始化成同一个值，例如：

ar之外，每个pod还会带上initcontainer（Kubernetes中的概 念），具体镜像为proxy_init。proxy_init通过注入iptables规则改写流入流出pod的网络流量规则，使得 流入流出pod的网络流量重定向到proxy的监听端口，而应用对此无感。Init Container的工作原理 istio/tools/deb/istio-iptables.sh #将所有流量送入Envoy owner --uid-owner ${uid} -j RETURNPilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 envoy的配置主要在pilot-agent的init方法与proxy命令处理流程的前半部分生成。其中init方法为pilot-agent二进制的命令行配置大 量的flag与flag默认值，而proxy命令处理流程的前半部分负责将这些flag组装成为envoy的配置ProxyConfig对象。下面分析几个相对重 的服务注册中心（service registry）类型的不同，会采用不同的配置方式。agent当前使用的具体service registry类型保存在 pilot-agent的registry变量里，在init函数中初始化为默认值Kubernetes。当前只处理以下三种情况： • Kubernetes • Consul • OtherPilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 registry值

必须与您在上一步中创建的目录目录位于相同的父目录中： 目 目录结构示例 示例 父目录 Catalog 目录 opm generate dockerfile 命令生成的 Dockerfile c. 运行 opm init 命令，使用 Operator 的软件包定义填充目录： operator 或 package, name 在未指定时该订阅默认到的频道 Operator 的 README.md 或者其它文档的路径 io/openshift4/ose-operator-registry:v4.14 1 . 1 ├── 2 └── .Dockerfile 3 $ opm init \ 1 --default-channel=preview \ 2 --description=./README.md \ 3 --icon= 构建和部署简单的 Go-based Operator。 流程 流程 1. 创建一个 建一个项目。 目。 a. 创建您的项目目录： b. 切换到项目所在的目录： c. 运行 operator-sdk init 命令以初始化项目： 命令默认使用 Go 插件。 2. 创建 建 API。 。 创建简单的 Memcached API： 3. 构建并推送 建并推送 Operator 镜像。 像。 使用默认的

Networking lifecycle (Istio Init) Start istio init container in workload Istiod watch updates & start networking sidecar proxy init container update iptable rule for proxy terminate init container Start workload iptable Benefits of Istio CNI No need for CAP_NET_ADMIN and CAP_NET_RAW permission No need for istio-init container means faster startup speed （need validation instead) Issue in Istio CNI Kubelet Start CNI Repair controller Valid through istio-init (iptable) Detect crashloop init container Kill and Restart them Taint controller No need for istio init container (faster startup speed) Taint Node when

& Dataloader from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MyDataset(Dataset): def __init__(self, file): self.data = ... def __getitem__(self, index): return self.data[index] neural network import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(10, 32), neural network import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(10, 32),

SERVICE WRAPPER To install the service: $ ln -s /opt/apache-karaf-3.0.5/bin/karaf-service /etc/ init.d/ To start the service when the machine is rebooted: $ update-rc.d karaf-service defaults To disable remove To start the service: $ /etc/init.d/karaf-service start To stop the service: $ /etc/init.d/karaf-service stop To uninstall the service : $ rm /etc/init.d/karaf-service You can note that wrapper:install to integrate Apache Karaf in your systemV: ln -s /opt/apache-karaf-3.0.5/bin/karaf-service /etc/init.d/ update-rc.d karaf-service defaults Karaf also supports systemd service, so you can use systemctl