tensorflow wide deep 更多内容
  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Pytorch+Ascend)

    #region和domain信息请替换为实际值,组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker tag pytorch:2.1.0-cann7.0.0 swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:2.1.0-cann7

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  • 工作负载Pod异常

    问题。 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system

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  • 工作负载Pod异常

    问题。 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system

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  • Notebook中快速使用MoXing

    Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下,以TensorFlow为例,您可以单击TensorFlow,创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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  • 如何关闭Mox的warmup

    如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm

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  • 模型转换及打包

    。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件,单击“配置”,配置Tensorflow参数,并单击“确定”。 单击“转换”,可转换得到caffe和prototxt文件,文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 获取桶存量信息

    DeepArchiveSize 返回DEEP_ARCHIVE存储类型的存量大小。当无DEEP_ARCHIVE存储类型对象时不返回此字段。 类型:Long DeepArchiveObjectNumber 返回DEEP_ARCHIVE对象个数。当无DEEP_ARCHIVE存储类型对象时不返回此字段。

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  • 在CCE集群中部署使用Kubeflow

    在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题: 批量计算

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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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  • 模型转换失败怎么办?

    om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.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

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  • 设置桶默认存储类型

    WARM | COLD | DEEP_ARCHIVE 存储类型有4种:STANDARD(标准存储)、WARM(低频访问存储)、COLD(归档存储)、DEEP_ARCHIVE(深度归档存储)。因此这里可配置的值有:STANDARD、WARM和COLD、DEEP_ARCHIVE(受限公测)

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  • 查询Notebook支持的可切换规格列表

    "ASCEND", "description" : "The Ascend specification is suitable for deep learning code running and debugging", "feature" : "NOTEBOOK",

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  • 如何在模型训练时,设置日志级别?

    如何在模型训练时,设置日志级别? 在TensorFlow的log日志等级如下: - 0:显示所有日志(默认等级) - 1:显示info、warning和error日志 - 2:显示warning和error信息 - 3:显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例,操作方法如下:

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  • 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法

    volcano资源争抢 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system

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  • 模型包结构介绍

    vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构,与您 自定义镜像 AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎TensorFlow,则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题: 创建模型规范参考

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  • 硬盘限制故障

    硬盘限制故障 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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  • 查看模型评估结果

    添加输出目录的代码比较简单,即在代码中添加一个输出评估结果文件的目录,被称为train_url,也就是页面上的训练输出位置。并把train_url添加到使用的函数analysis中,使用save_path来获取train_url。示例代码如下所示: 1 2 3 4 5 6 7

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  • 查询训练规格

    offline_spec Array of strings 离线计算规格。 nearline_spec Array of strings 实时计算规格。 deep_learning_spec Array of strings 排序模型计算规格。 is_success Boolean 请求是否成功。

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  • 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度

    如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend(物体检测/TensorFlow)中可以使用soft NMS,YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息,需要自定义算法进行使用。 父主题: 功能咨询

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  • 批量计算

    在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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