tensorflow yolo训练 更多内容
  • 模型训练简介

    新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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  • Cann软件与Ascend驱动版本不匹配

    Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 问题现象 训练失败并提示“Cann软件与Ascend驱动版本不匹配”。 原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时,会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配,则会立即训练失败,避免后续无意义的运行时长。

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  • 导入(转换)模型

    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。 前提条件 在导入模型前,导入的模型可通过ModelArts在线训练,也可通过本地训练。 导入ModelArts模型文件 导入Mod

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  • 创建和训练模型

    创建和训练模型 命令如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 开发用于预置框架训练的代码

    小请参考训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 训练输出路径参数 建议设置一个空目录为训练输出路径。在训练代码中,您需要解析输出路径参数。系统后台会自动上传训练输出至指定的训练输出路径,请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中,训练代码需包含以下步骤:

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  • 导入/转换ModelArts开发模型

    暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件,不能导入ModelArts的模型。 导入(转换)模型 在HiLens Studio界面左侧,单击。 页面左侧将显示您在ModelArts训练好的模型列表。 图1 模型列表

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 查询训练作业版本详情

    "Horovod" 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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  • 训练作业的自定义镜像制作流程

    训练作业的 自定义镜像 制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1

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  • 模型训练

    单击“开始训练”,训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”,返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务,“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • Finetune训练

    Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh

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  • 模型训练

    是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习,默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习,默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点,训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标,运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中,会展示“

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 通过数据集导入数据后,在开发代码中如何获取这些数据? 如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 如何在模型训练时,设置日志级别? 如何自定义安装python第三方库?

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题: 用户指南

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  • 模型训练

    ,单击“确认选择”,可以成功选择摄像机。 在首页导航栏,进入“模型训练”页面(选择摄像机型号后,模型训练自动解锁),单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型, 不需要进入该步骤。 其中, ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

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  • 训练模型

    模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。

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  • 训练模型

    模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。

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  • 训练模型

    0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

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  • 训练模型

    训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。

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