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。如果桶的多版本狀態(tài)是暫停的,則合并段后得到的對(duì)象版本號(hào)為null。關(guān)于桶的多版本狀態(tài),參見設(shè)置桶的多版本狀態(tài)。 須知: 如果上傳了10個(gè)段,但合并時(shí)只選擇了9個(gè)段進(jìn)行合并,那么未被合并的段將會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)刪除,未被合并的段刪除后不能恢復(fù)。在進(jìn)行合并之前請(qǐng)使用列出已上傳的段接口進(jìn)行查詢來自：百科來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時(shí)間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來自：百科![]()
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within the container at which the volume should be mounted. Must not contain ':'. volumeClaim io.k8s.api.core.v1.PersistentVolumeClaim object 否 VolumeClaim來自：百科![]()
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Engine： 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理引擎，支持字段合并、字符串剪切、字符串反序等。 Execution Engine： Loader作業(yè)執(zhí)行引擎，支持以MapReduce方式執(zhí)行Loader作業(yè)。 Submission Engine： Loader作業(yè)提交引擎，支持將作業(yè)提交給MapReduce執(zhí)行。來自：專題![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科![]()
讀操作（GET類請(qǐng)求） GET/HEAD等，例如下載對(duì)象、獲取桶區(qū)域位置、獲取桶策略。 寫操作（PUT類請(qǐng)求） PUT/POST/COPY/LIST，例如上傳對(duì)象、列舉對(duì)象 刪除操作（DELETE類請(qǐng)求） DELETE等，例如刪除對(duì)象、取消多段上傳任務(wù)。 生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求 在生命周期來自：專題![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
華為云 GaussDB （for MySQL）是華為云自主研發(fā)的最新一代云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，采用計(jì)算存儲(chǔ)分離、日志即數(shù)據(jù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)。通過IO卸載、日志壓縮合并、批量處理、軟硬件垂直整合等技術(shù)，使數(shù)據(jù)庫(kù)性能方面有了大幅提升。同時(shí)存儲(chǔ)層采用多副本，多AZ部署，增強(qiáng)數(shù)據(jù)可靠性。具備極致可靠、極致性價(jià)比、多為擴(kuò)展、完全可信等諸多特性。來自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題
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