tensorflow 均匀分布 更多内容
  • 使用模型

    IDE Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 概要

    本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 查询模型runtime

    objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型,目前共有以下几种类型: TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

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  • 模型调试

    为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法,表示

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  • 模板管理

    。如果推理服务不使用Tensorflow引擎,实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口,无法满足某些Case的需求,比如:KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势: 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow,模板部署模型包的方

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  • 常用框架

    copy_parallel('/cache/train_url', FLAGS.train_url) if __name__ == '__main__': tf.app.run(main=main) 导出训练模型至“train_url” 已知训练输出位置为“train_url”,ModelA

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  • 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中

    ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题: 导入模型

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  • 导入/转换本地开发模型

    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 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型,非“.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“

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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 训练作业日志中提示“No

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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  • 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误

    对于OBS连接不稳定的现象,通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码,让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决: import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题: OBS操作相关故障

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  • 查询作业引擎规格

    engines结构数组 引擎规格参数列表,如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1:TensorFlow。 2:MXNet。 4:Caffe。 5:Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下,考虑选择查询中的连接条件为分布列,以便Join任务能够下推到DN中执行,且减少DN之间的通信数据量。

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  • ClickHouse数据分布设计

    从纵向来看,每个shard内部有多个副本组成,保证分片数据的高可靠性,以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片,如图1所示有3个分片。 假如有30 GB数据需要写入到集群中,需要将30 GB数据均匀切分后分

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  • 快速入门

    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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  • 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”

    has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行,在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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  • 管理可视化作业

    TensorBoard TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlowMXNet引擎的训练作业。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表dwcjk相关的部分

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  • 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢?

    多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。

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  • Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块

    “镜像源”:地址为 swr.cn-north-4-myhuaweicloud.com/custom_test/tensorflow2.1:1.0.0。其中custom_test/tensorflow2.1:1.0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”:选择X86_64 “类型”:选择CPU

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  • ModelArts中常用概念

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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