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本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型,对图片进行分类,模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型,它将一个非常大的图片集进行了1000个种类的图片分类。Github有使用Inception-v3进行图片分类的代码。 训练模型
配置项”。 CCI控制台上也支持直接使用YAML方式创建配置项,在右上角单击YAML创建,输入ConfigMap的YAML定义内容,单击“确定”即可,YAML定义可以参考yaml格式。 云容器实例支持“手工输入”和“文件上传”两种方式来创建ConfigMap。 方式一:手工输入。
对象和数组可以嵌套使用,形成复合结构: languages: - Ruby - Perl - Python websites: YAML: yaml.org Ruby: ruby-lang.org Python: python.org Perl: use.perl.org 纯量 纯量的数据类型
它们的策略(通常称为微服务)。 这一组Pod能够被Service访问到,通常是通过Label Selector实现的。 举个例子,考虑一个图片处理backend,它运行了3个Pod副本。这些副本是可互换的(frontend不需要关心它们调用了哪个backend副本)。 然而组成这