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理解OpenShfit(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume

1.3.2 K8S/OpenShfit Volume 使用方式总结 从上面过程可以看出,使用卷的过程需要至少有存储工程师和开发人员。要使用某种卷,开发人员需要了解后端存储的具体配置信息。 ?...由 OpenShfit 管理员创建,后端是各种类型的存储,比如 AWS EBS,GCE Disk,NFS 等。管理员可以创建多个PV,形成一个存储池,供开发人员使用。...StorageClass:在需要动态创建 PV 时由 OpenShfit 管理员创建。 管理员利用 StorageClass 来描述他们所提供的存储的类型(classes)。...(3)OpenShfit 自动创建一个PV,以及其它资源。 OpenShfit 会根据 StorageClass 及 PVC 中的有关属性,动态创建一个 PV。 ? 以及 Service: ?

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VGG网络结构分析

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79084205 一:VGG详解 本节主要对VGG网络结构做一个详细的解读,并针对它所在Alexnet...首先,附上一张VGG的网络结构图: ? 由上图所知,VGG一共有五段卷积,每段卷积之后紧接着最大池化层,作者一共实验了6种网络结构。...是一个良好的特征提取器,其与训练好的模型也经常被用来做其他事情,比如计算perceptual loss(风格迁移和超分辨率任务中),尽管现在resnet和inception网络等等具有很高的精度和更加简便的网络结构...VGG之所以是一个很好的特征提取器,除了和它的网络结构有关,我认为还和它的训练方式有关系,VGG并不是直接训练完成的,它使用了逐层训练的方法。

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经典分类网络结构

学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容...应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析,并介绍大部分的网络的特点。...3.3.1 LeNet-5解析 首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeNet-5(这里稍微改了下名字),开始的目的是用来识别数字的。从前往后介绍完整的结构组成,并计算相关输入和输出。...3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中,这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数,还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层,即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结...AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构

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卷积神经网络的网络结构_典型卷积神经网络结构

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 文章目录 GoogLeNet网络简介 GoogLeNet网络结构 Inception之前的几层结构 Inception结构 Inception3a...Inception4d Inception4e+MaxPool Inception5a Inception5b Inception之后的几层结构 辅助分类模块 辅助分类模块1 辅助分类模块2 整体网络结构...GoogLeNet网络结构 GoogLeNet的完整网络结构如下所示: 下面我们将其逐层拆分讲解并结合代码分析 Inception之前的几层结构 在进入Inception结构之前,GoogLeNet...self.inception5b = Inception(832, 384, 192, 384, 48, 128, 128) # output(1024,7,7) Inception之后的几层结构 辅助分类模块 除了以上主干网络结构以外...self.acc_classify1 = AccClassify(512,num_classes) 辅助分类模块2 self.acc_classify2 = AccClassify(528,num_classes) 整体网络结构

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【卷积神经网络结构专题】经典网络结构之VGG(附代码实现)

【导读】本文是卷积神经网络结构系列专题第三篇文章,前面我们先后介绍了LeNet和AlexNet。...本篇博文将介绍一下在ImageNet 2014 年斩获目标定位竞赛的第一名,图像分类竞赛的第二名的网络结构---VGG。...VGG网络结构 ? VGG 选择的是在 AlexNet 的基础上加深它的层数,但是它有个很显著的特征就是持续性的添加 3x3 的卷积核。...而且VGG-16网络结构十分简单,并且很适合迁移学习,因此至今VGG-16仍在广泛使用,下面我们主要来讨论一下VGG16的网络结构: ?...VGG16的网络结构 从上图可以看到网络的第一个卷积层的通道数为,然后每一层Max Pooling之后卷积层的通道数都成倍的增加,最后界三个全连接层完成分类任务。

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CNN网络结构发展最全整理

来源:人工智能AI技术本文约2500字,建议阅读9分钟本文为你整理CNN网络结构发展史。...经典网络结构 1. LeNet5 由两个卷积层,两个池化层,两个全连接层组成。卷积核都是5×5,stride=1,池化层使用maxpooling。 2....GoogLeNet就是从减少参数的角度来设计网络结构的。 GoogLeNet通过增加网络宽度的方式来增加网络复杂度,让网络可以自己去应该如何选择卷积核。...V3 互补搜索技术组合:由资源受限的NAS执行模块集搜索,NetAdapt执行局部搜索;网络结构改进:将最后一步的平均池化层前移并移除最后一个卷积层,引入h-swish激活函数,修改了开始的滤波器组。...V2 使神经网络更加高效的CNN网络结构设计准则: 输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成本; 分组卷积中使用过多的分组会增加内存访问成本; 网络结构太复杂(分支和基本单元过多)会降低网络的并行程度

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