推荐系统 RES

推荐系统(Recommender System),基于华为大数据和人工智能技术,提供全流程一站式推荐平台,协助企业轻松构建个性化推荐应用,致力于提升企业应用的点击率、留存率和用户体验

推荐系统 RES

基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务

    推荐算法 tensorflow 更多内容
  • 创建和训练模型

    metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 创建Workflow模型注册节点

    模型的类型,支持的格式有("TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template","Custom")默认为TensorFlow。 是 str

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  • 如何在模型训练时,设置日志级别?

    如何在模型训练时,设置日志级别? 在TensorFlow的log日志等级如下: - 0:显示所有日志(默认等级) - 1:显示info、warning和error日志 - 2:显示warning和error信息 - 3:显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例,操作方法如下:

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  • 硬盘限制故障

    硬盘限制故障 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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  • 功能咨询

    本地导入的算法有哪些格式要求? 欠拟合的解决方法有哪些? 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? ModelArts训练好后的模型如何获取? AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 模型可视化作业中各参数的意义?

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  • 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理

    r/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名,tensorflow2.1是镜像名称,1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")

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  • 如何上传模型至华为HiLens?

    om”格式。 并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前,导入的模型可通过ModelArts在线训练,也可通过本地训练。

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  • 制作自定义镜像用于训练模型

    从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业(Pytorch+Ascend) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像

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  • 高性能调度

    Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下,通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台,方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1:多类型作业混合部署

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  • 创建自动模型优化的训练作业

    创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化

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  • 为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错?

    为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错? 问题现象: exec进入容器后执行GPU相关的操作(例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等)报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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  • 导入/转换ModelArts开发模型

    “TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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  • 查询TFJob

    "template": { "spec": { "containers": [ {

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  • 查询AI应用列表

    不能同时存在。可选值为TensorFlowPyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型,查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlowPyTorch、MindSpore、I

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  • 模型配置文件编写说明

    ct_analysis(预测分析)等。 model_type 是 String 模型AI引擎,表明模型使用的计算框架,支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image,表示以自定义镜像方式创建模型,此时swr

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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  • 模型输出目录规范

    对不同的转换任务,基于Ascend芯片,其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下: 针对基于Caffe框架的模型,执行模型导入(转换)时,其输出目录说明如下所示。 | |---xxxx.om 转换输出的模型,可用于Ascend芯片,模型文件后缀统一为“

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  • 业务代码问题

    attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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  • 如何在训练中加载部分训练好的参数?

    conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中,“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表,“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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  • 更新TFJob

    "template": { "spec": { "containers": [ {

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  • 模型适配HiLens Studio

    endif() add_executable(main ${lib_srcs} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../src/main/cpp/main.cpp) target_link_libraries(main ${LIBS}) prebuild.sh 修改如下内容:

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