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

    率,在数据量不是很大的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:

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  • 查询作业引擎规格

    engines结构数组 引擎规格参数列表,如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1:TensorFlow。 2:MXNet。 4:Caffe。 5:Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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  • 时序预测学件

    时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题: 学件开发指南

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  • 删除批量预测作业

    删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 批量预测

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  • 编辑批量预测作业

    编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。

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  • 联邦预测作业管理

    联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题: 计算节点API

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  • 模板管理

    还是对开发者增加了隐含约束,比如:流量预测服务曾遇到模型被覆盖的问题。 对入口文件“custom_service.py”的实现方式有约束,必须实现特定的接口,如:TensorflowService。如果推理服务不使用Tensorflow引擎,实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推

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  • 创建实时预测作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面,选择实时预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”,选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后,勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业,然后勾选“选择模型”列表中对

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  • 创建联邦预测作业

    创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 模型配置文件编写说明

    模型输入和输出与目标检测模型配置文件示例类似。 模型预测输入为图片类型时,request请求示例如下: 该示例表示模型预测接收一个参数名为images、参数类型为file的预测请求,在推理界面会显示文件上传按钮,以文件形式进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8

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  • 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理

    “镜像”:选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18.04(详见引擎版本一:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64)或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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  • AI开发基本流程介绍

    的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎TensorFlowPyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不

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  • 预测类数据集格式要求

    预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,每个数据点都有一个时间戳,表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种

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  • 分子属性预测作业管理

    分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题: API(盘古辅助制药平台)

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  • 关联预测算法(link_prediction)

    关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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  • 发布预测类数据集

    数据发布”,单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面,选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式,选择好数据集的发布格式后,单击“下一步”。 设置数据集

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  • 预测API的域名停用公告

    预测API的 域名 停用公告 华为云ModelArts将于2024年12月31日 00:00(北京时间)逐步停用预测API的域名huaweicloudapis.com,后续预测API切换使用新域名modelarts-infer.com。 停用范围 影响区域:华为云全部Region 停用影响

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  • 执行批量预测作业

    在“联邦预测”页面批量预测Tab页,查找待执行的作业,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写“分类阈值”,勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征,联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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  • 执行实时预测作业

    执行实时预测作业 执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页,单击“模型部署”,开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写要预测的“

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  • 关联预测算法(Link Prediction)

    关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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  • 创建分子属性预测作业

    创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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