tensorflow 遗传算法 更多内容
  • mox.file与本地接口的对应关系和切换

    python接口一一对应关系。 tf.gfile:指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口,在MoXing中,无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口,下表呈现内容仅表示功能类似,帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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,与您自定义镜像中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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  • 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 CCE部署使用ClickHouse Spark on CCE with OBS安装使用指南

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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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  • 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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  • 开发环境的应用示例

    "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [ "NOTEBOOK", "SSH"

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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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  • 替换TFJob

    "template": { "spec": { "containers": [ {

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

    } } }] apis定义提供AI应用对外Restfull api数据定义,用于定义AI应用的输入、输出格式。 创建AI应用填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后,进行预测时,会自动识别预测类型。 创建AI应用时不填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后,进行预测,需

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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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  • 算法类问题

    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的模型? 华为HiLens支持自行开发算子吗? 华为HiLens提供的开发环境是什么语言? HiLens Kit是否有图片灰度化接口?

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  • 导入(转换)模型

    om”格式。 并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)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。

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