OpenShift Container Platform 4.13 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2024-02-21 OpenShift Container Platform 4.13 网络 配置和管理集群网络 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目录 录 第 第 1 章 章 关于网 关于网络 络 第 第 2 章 章 了解网 了解网络 络 2.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 2.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 2.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 第 第 3 章 章 访问 访问主机

OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-07-17 OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in this property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 第 第 2 章 章 访问 访问主机 主机 2.1.

OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your organisation's property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.2.1

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链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd output。 例如： 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。 神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)； 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight weight = weight - learning_rate * gradient 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 3 更完善的神经网络 . . . . . . . . . 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 17 4 构建自己的数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.1 自定义 Variable 数据与网络训练 19 4.2 准确率的可视化

经典卷积网络 主讲人：龙良曲 ImageNet LeNet-5 ▪ 99.2% acc. ▪ 5/6 layers LeNet5 Demo AlexNet ▪ GTX 580 ▪ 3GBx2 ▪ 11x11 ▪ 8 layers VGG ▪ 3x3 ▪ 1x1 ▪ 11-19 layers 1x1 Convolution ▪ less computation ▪