超分辨率转换

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    pytorch深度学习压缩 更多内容
  • 附录:训练常见问题

    错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等

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  • 附录:训练常见问题

    错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等

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  • 制作开机动画压缩包

    制作开机动画压缩包 该设置方法只适用于IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro 开机动画压缩包一般包括两个部分:2个动画片段文件夹(单次播放片段和循环播放片段)以及1个配置文件desc.txt。下文将演示如何制作常见形式的开机动画压缩包。 准备两段图片 准备两段

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  • 是否支持压缩上传视频文件?

    是否支持压缩上传视频文件? 不支持压缩上传的视频文件。您可以通过视频转码功能,设置降低分辨率和码率,开启高清低码来改变视频文件的大小。 父主题: 上传问题

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  • Linux块迁移,配置数据是否压缩?

    。 根据参数配置说明,配置数据是否压缩压缩进程数量以及缓冲节点大小等特殊配置信息。 参数 配置说明 迁移过程数据是否压缩 选择“是”,迁移时,进行数据压缩,可以设置“压缩线程个数”。 选择“否”,迁移时,不进行数据压缩压缩线程个数 限定压缩线程个数,可以选择由系统自动设置,也可以手动设置,取整数(1<=

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    使用Snappy)。 追求压缩比,而对压缩速度要求不高的场景(如冷数据的保存)——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外,皆支持Native(基于C语言实现)实现,压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题: HDFS性能调优

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  • 使用函数压缩图片

    使用函数压缩图片 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 图片处理

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  • Kudu支持的压缩算法有哪些?

    Kudu支持的压缩算法有哪些? 问: Kudu支持的压缩算法有哪些? 答: Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib,默认是lz4。 父主题: 组件配置类

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  • 准备工作

    (计算空泡),从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 场景介绍

    通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 产品术语

    I消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNetPyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值

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  • 方案概述

    应用场景 近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。

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  • 在线预览和解压压缩包

    和解压压缩包。 在文件列表右上角“全部类型”下拉框中选择“压缩包”过滤出压缩包文件。 单击待预览压缩包文件的文件名,系统自动生成压缩包预览页面,用户可以看到压缩包内的全部文件。 压缩文件时设置了加密密码和对文件目录进行加密,则需要输入加密密码才能预览压缩包内文件目录。 压缩包内文

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    /home/work/predict/bin/run.sh PyTorch python2.7(待下线) python3.6 python3.7 pytorch1.4-python3.7 pytorch1.5-python3.7(待下线) pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 公共机制(选项参数、任务分配、压缩)

    公共机制(选项参数、任务分配、压缩) GS_141030101 错误码描述:Unexpected EOF on GDS connection %s: %m. 解决方案:数据库与GDS交换数据时出错。对端GDS可能运行在带SSL认证的安全模式,请检查GDS与DN之间的网络连接、网络

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