tensorflow lstm 预测 更多内容
  • 服务预测请求体大小限制是多少?

    服务预测请求体大小限制是多少? 服务部署完成且服务处于运行中后,可以往该服务发送推理的请求,请求的内容根据模型的不同可以是文本,图片,语音,视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址(华为云APIG网关服务的地址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。

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  • 查询联邦预测作业列表

    查询联邦预测作业列表 功能介绍 查询联邦预测作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 服务预测失败,报错APIG.XXXX

    0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时,请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测,由于console的网络链路的不同,要求请求体的大小不超过8MB。

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4503

    因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。数据从平台发送到服务,服务预测推理,再将结果返回的时间不超过限制,可以成功返回预测结果。当服务预测的时间过长或者频繁预测导致服务接收不过来请求,即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题: 服务预测请求内容过大时,会因数据处理慢

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  • 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

    使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业

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  • 在Notebook中添加自定义IPython Kernel

    在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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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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  • 导入和预处理训练数据集

    division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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  • Notebook专属预置镜像列表

    开发环境预置镜像分为X86和ARM两类: 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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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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  • Standard支持的AI框架

    CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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  • 华为HiLens支持哪些模型?

    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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,请选择符合要求的模型。 父主题: 技能开发

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  • 模型推理代码编写说明

    "images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorflowTensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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  • 推理专属预置镜像列表

    myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 PyTorch AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI

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  • 创建Tensorboard

    创建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引擎的训练作业。同一个用户的多个项目,创建Tensorboard任

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  • 基础支撑系统

    elArts底层支持各种异构计算资源,开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持TensorflowPyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

    支持基于TensorFlowPyTorch版本镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件,在编写训练脚本时,您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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  • TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误

    TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业,并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS,启动训练作业后会频繁打印如下日志信息: Connection has been released. Continuing

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  • 场景五:利用成本分析进行预测

    场景五:利用成本分析进行预测 预测主要是基于客户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进行预测,您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量。 场景示例 客户想要查看未来1年的成本预测数据,方便进行年度预算。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内

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  • ADMET属性预测接口(默认+自定义属性)

    ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括默认的吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity),以及用户自定义的属性。 URI POST /v

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  • 训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值?

    INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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