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模型训练简介

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更新时间:2020/06/08 GMT+08:00

ModelArts提供了模型训练的功能,方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据,选择不同规格的资源池(CPU或GPU)用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外,ModelArts还提供了预置算法,您可以不关注模型开发,直接使用预置算法,通过算法参数的调整,得到一个满意的模型。

模型训练功能说明

表1 功能说明

功能

说明

详细指导

预置算法

ModelArts基于业界常用的AI引擎,提供了常见用途的算法,并预置在系统中。您可以不关注模型开发,直接选择此算法用于训练作业即可。

预置算法简介

训练作业管理

支持创建训练作业、查看训练作业详情、管理训练作业版本、并且支持查看评估详情。

创建训练作业简介

管理训练作业版本

查看作业详情

作业参数管理

您可以将某一个训练作业的参数配置保存为作业参数,包含数据来源、算法来源、运行参数、资源池等参数信息,已保存的作业参数,可一键式应用到创建新的训练作业,大大提高效率。

管理作业参数

模型训练可视化(TensorBoard)

TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow和MXNet引擎的训练作业。

管理可视化作业

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