tensorflow load模型 更多内容
  • 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理

    使用保存成功的镜像用于推理部署 将Step2 在Notebook中调试模型 自定义镜像 导入到模型中,并部署为在线服务。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“模型管理”,单击“创建模型”,进入创建模型。 设置模型的参数,如图11所示。 元模型来源:从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径:单

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  • 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办?

    图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore 系统已自动过跳过这张图片,不需要用户处理。 2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片,不需要用户处理。

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    g代码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型,加上自己的数据,来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine

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  • fail to load model json

    fail to load model json 问题现象 judge日志中显示trainModel is null或trainModel is {},并且提示fail to load model json,表示训练完成后judge未成功加载训练模型。 解决方法 依次单击“初始化D

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  • ERROR - fail to load

    ERROR - fail to load 问题现象 judge日志中出现ERROR - fail to load错误提示,如下图 可能原因 日志中提示加载模型失败,可能是因为容器在启动时加载模型失败。 解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”,重启ju

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  • 在CCE集群中部署使用Tensorflow

    cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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  • 导入/转换本地开发模型

    Studio之后,需要将模型转换至“.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 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型,非“

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  • 模型调试

    String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scik

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  • 创建Tensorboard

    创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程,创建训练任务后,在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时,AI引擎选择PyTorch后可以创建TensorBoard

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  • Standard支持的AI框架

    04-x86_64 cuda_10.2 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时,如果使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型,则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,

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  • 概要

    IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 准备模型训练镜像

    所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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  • 使用JupyterLab在线开发和调试代码

    更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorchTensorFlow和MindSpore引擎AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码

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  • 模型转换失败怎么办?

    cfg”,或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界 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TensorFlow和Caff

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  • 华为HiLens支持的模型必须是ModelArts训练出的模型吗?

    caffemodel”格式的模型在“导入(转换)”过程中,华为HiLens平台会自动将模型转换为“.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。

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  • 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误

    保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 问题现象 训练作业保存模型时日志报错,具体信息如下: InternalError (see above for traceback): : Unable to connect to endpoint 原因分析

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  • 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?

    如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中? ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题:

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  • 模板管理

    云端推理框架新增模板能力,用户在云端推理框架发布推理服务时,可以使用系统预置的模板,将模型包发布成推理服务。 背景信息 在模型训练服务“模型管理”界面发布的推理服务,仅封装了Tensorflow类型的模型。对模型包格式上限制导致定制会比较多。或者使用特殊环境的Case难以实现,比如:KPI

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  • 准备工作

    定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。 1 2

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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