AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    tensorflow model分析 更多内容
  • Tensorflow训练

    Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后,使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例,您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DROP MODEL

    DROP MODEL 功能描述 删除一个已训练完成保存的模型对象。 注意事项 所删除模型可在系统表gs_model_warehouse中查看到。 语法格式 DROP MODEL model_name; 参数说明 model_name 模型名称 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DROP MODEL

    DROP MODEL 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题: SQL语法

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CREATE MODEL

    特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围:字符串,针对不同算法范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题: SQL语法

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CREATE MODEL

    特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围:字符串,针对不同算法范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能,不支持使用该语法。 父主题: C

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DROP MODEL

    DROP MODEL 功能描述 删除一个已训练完成保存的模型对象。 注意事项 所删除模型可在系统表gs_model_warehouse中查看到。 语法格式 DROP MODEL model_name; 参数说明 model_name 模型名称 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DROP MODEL

    DROP MODEL 功能描述 删除指定的训练模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能,不支持使用该语法。 父主题: D

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_MODEL_WAREHOUSE

    GS_MODEL_WAREHOUSE GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型,训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Tensorflow算子边界

    Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type:Mean 【参数】 value:4-D t

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如TensorflowCaffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_ABO_MODEL_STATISTIC

    示模型处于黑名单中。 train_count integer 模型总训练次数。 train_failure_count integer 模型训练失败次数。 prediction_count integer 模型总预测次数。 predfiction_failure_count integer

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 购买Model Lite资源池

    购买Model Lite资源池 前提条件 已购买ModelArts服务。 操作步骤 以主账号登录ModelArts管理控制台。 在控制台左下方,单击“专属资源池”下拉框,选择“弹性集群”,进入资源池创建页面。 在资源池创建页面,单击“创建”,进入购买专属资源池页面。 进入购买专属

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_MODEL_WAREHOUSE

    GS_MODEL_WAREHOUSE GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型,训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_MODEL_WAREHOUSE

    GS_MODEL_WAREHOUSE GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型、训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了