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    tensorflow 论坛 更多内容
  • Tensorboard的使用

    Notebook”页面,创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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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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  • 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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  • TensorBoard可视化作业

    Notebook”页面,创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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  • CCE部署使用Kubeflow

    CCE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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  • 官方案例列表

    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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  • FrameworkType函数

    FrameworkType fmk_type); 参数说明 参数 输入/输出 说明 fmk_type 输入 框架类型 0:caffe 3:tensorflow 父主题: OpRegistrationData类

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  • 查询模型runtime

    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 runtimes Array of strings 运行镜像,如pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • Step1 在Notebook中构建一个新镜像

    Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“全局配置

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  • 批量计算

    批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink ClickHouse on CCE部署指南 Spark on CCE with OBS安装使用指南

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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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  • 公共依赖Demo

    公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题: 依赖包管理

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  • 模型包规范介绍

    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: 模型包规范

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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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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  • 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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  • 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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  • 推理基础镜像介绍

    推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) 父主题: 使用预置镜像

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  • 训练基础镜像详情介绍

    训练基础镜像详情介绍 训练基础镜像列表 训练基础镜像详情(PyTorch) 训练基础镜像详情(TensorFlow) 训练基础镜像详情(Horovod) 训练基础镜像详情(MPI) 预置框架启动流程说明 父主题: 使用预置镜像

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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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  • 模型配置文件编写说明

    。 model_type 是 String 模型AI引擎,表明模型使用的计算框架,支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image,表示以自定义镜像方式创建AI应用,此时swr_location为必填参数。I

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