我在我的anaconda基础环境中安装了tensorflow包。我注意到从2.1版开始,它同时包含CPU和GPU软件包。现在,在导入时,语法将保持不变,即import tensorflow as tf
但如果我只想使用CPU版本(当网络较小且在GPU上运行可能较慢时)或GPU版本(对于其余部分),我如何指定?
我们有一个部署在k8s上的flask应用程序。应用程序的基础图像是这样的:,我们在此基础上构建我们的应用程序。我们将docker镜像发送到ECR,然后在k8s上部署pod。底层节点有GPU (我们使用的是g4dn实例),它们使用的是GPU。Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download
我刚接触AWS (Amazon Web Services)以及我们自己的基于boto的自定义python部署脚本,但我想为一个简单的配置管理任务寻求建议或最佳实践。我们有一个简单的web应用程序,其中包含由命令行-D定义的java环境变量控制的几个不同后端环境的配置数据。有时,由于后端服务的维护或部署计划,我们需要从一个后端环境切换到另一个后端环境。当前过程需要python脚本来完全销毁和重建所有虚拟基础架构(负载均衡器、自动伸缩组等)。要通过更改命令行参数来重新<em