tensorflow 测试模型 更多内容
  • AI开发基本流程介绍

    值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发框架和思路。例如

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  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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  • AI模型

    AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型,目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据,对盘古药物分子大模型进行微调,进行属性预测和迭代活性优化,实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据,对盘古药物分子大模型进行增量预训练,提升化合物表征精度。

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  • 模型包结构介绍

    夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件:模型配置文件必须存在,文件名固定为“config.json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文

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  • OBS操作相关故障

    OBS操作相关故障 读取文件报错,如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型:在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型创建为模型,用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型:如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练,可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶

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  • 测试实例性能

    测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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  • 测试实例性能

    测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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  • 模型转换及打包

    模型转换及打包 华为智能摄像机由wk文件打包生产的RPM文件驱动,平台提供文件转换服务和算法文件打包服务。如果用户只需要线上调试部分功能,不需要上线算法,也可以不打包RPM文件直接进入下一步。 模型转换 在首页导航栏,进入“模型转换及算法文件打包”页面。 单击“模型转换”,进入模型转换页面。

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  • 测试实例性能

    测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x基础版本RocketMQ实例性能

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  • 测试实例性能

    测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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  • 创建Workflow模型注册节点

    是否必填 数据类型 model_type 模型的类型,支持的格式有("TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template","Custom")默认为TensorFlow。

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  • 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理

    .sh 模型包文件样例 模型包文件model.zip中需要用户自己准备模型文件,此处仅是举例示意说明,以一个手写数字识别模型为例。 Model目录下必须要包含推理脚本文件customize_service.py,目的是为开发者提供模型预处理和后处理的逻辑。 图6 推理模型mode

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如TensorflowSpark MLlibMXNetPyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 模型训练

    任务运行环境 AI引擎 AI引擎AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard,详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源,包括CPU和GPU。

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  • 模型输出目录规范

    模型输出目录规范 模型导入(转换)任务执行完成后,华为HiLens将转换后的模型输出至指定的OBS路径。针对不同的转换任务,基于Ascend芯片,其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下: 针对基于Caffe框架的模型,执行模型导入(转换)时,其输出目录说明如下所示。

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  • 查询AI应用列表

    model_version String 模型版本。 model_type String 模型类型。 description String 模型描述信息。 project String 模型所属租户的项目id。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。

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  • 算法类问题

    算法类问题 模型推理时,输出错误码17,是什么原因? 技能SDK或者License如何使用和烧录? 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe模型? 华为HiLens支持自行开发算子吗?

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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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  • 创建和训练模型

    metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 基础支撑系统

    效率。同时,引擎帮助企业提升零件标准化率,节约成本。 3D模型搜索引擎可支持3D模型管理、3D模型搜索、3D模型批量操作以及引擎平台部署服务,底层依赖华为云盘古大模型、向量检索引擎、容器引擎以及各种数据服务。3D模型管理服务为用户提供模型索引库创建、更新、删除和模型数据的入库、更

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