tensorflow tf.concat 更多内容
  • 更新TFJob

    "template": { "spec": { "containers": [ {

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  • 模型适配HiLens Studio

    endif() add_executable(main ${lib_srcs} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../src/main/cpp/main.cpp) target_link_libraries(main ${LIBS}) prebuild.sh 修改如下内容:

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  • 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?

    conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中,“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表,“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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  • 训练作业使用MoXing复制数据较慢,重复打印日志

    下载数据。如果文件比较多,那么该过程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时,数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlowMXNetPyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小,可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下

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  • 基础支撑系统

    基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

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  • OOM导致训练作业失败

    错误码返回137,如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错,含有“killed”相关字段,例如:

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准, 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务,开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台,充分利用Kubernet

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  • 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告

    88或+86-950808)与我们联系。 常见问题 为什么要下线模型转换? ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面,将TensorflowCaffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式,即模型后缀为.om,使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品

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  • 功能介绍

    集成VSCode开发工具,利用工具的便捷性,实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架,如TensorflowPyTorchSpark_MLlibMXNet等,及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源,进行模型训练。

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  • 使用JupyterLab在线开发和调试代码

    段更主流的开发环境。 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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  • 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?

    import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys)) 打印出来的示例如下所示: Help on class NetworkKeys in module moxing.tensorflow.nets.nets_factory:

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  • 查询训练作业版本详情

    engine_name String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下: Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU

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  • Cann软件与Ascend驱动版本不匹配

    0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 tensorflow_1.15.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 pytorch_1.8.1-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    "cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 查询指定namespace下的所有TFJob

    whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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  • 查询AI应用详情

    查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情,根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{projec

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行

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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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  • 方案概述

    KubeGene 、 Spark 为代表的上层业务组件集成和使用。通过与 Volcano 的集成,可以同时调度 Flink 的作业和任务管理器,适用于资源不足的集群。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示: 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源: 创建3个控制节点的高可用云容器引擎 CCE

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  • 基础版和专业版区别

    支持HiLens AI应用交易。 工具/插件 支持华为RPA-WeAutomate工具在线体验和购买使用。 支持下载设备对应的工具和插件,如ModelBox SDK等,并将其添加到设备中。 AI应用框架 支持基于HiLens Framework(已停止演进)开发的AI技能并作为相应技能的管理平台。

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