tensorflow卷积神经网络 更多内容
  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 提交排序任务API

    系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    产品优势 基于AI智能引擎的IAM异常行为检测 威胁检测服务 在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上,融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • IPD系统设备类项目公共配置管理

    配置IPD系统设备类项目工作项的标签 添加IPD系统设备类项目工作项的模块类型 添加IPD系统设备类项目工作项的工时类型 配置IPD系统设备类项目工作项的状态卷积自动化规则 配置IPD系统设备类项目的通知规则 查看IPD系统设备类项目工作项的导入导出记录 父主题: 管理IPD系统设备类型项目需求

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Notebook中快速使用MoXing

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为HiLens支持的模型必须是ModelArts训练出的模型吗?

    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。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • IPD自运营/云服务类项目公共配置管理

    配置IPD自运营/云服务类项目工作项的标签 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的模块类型 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的工时类型 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 配置IPD自运营/云服务类项目的通知规则 查看IPD自运营/云服务类项目工作项的导入导出记录 父主题: 管理IPD自运营/云服务类型项目需求

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略-离线排序模型

    分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在开发环境中部署本地服务进行调试

    端根据AI引擎创建容器,较耗时;本地Predictor部署较快,最长耗时10s,可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在CCE集群中部署使用Kubeflow

    在CCE集群中部署使用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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建模型不同方式的场景介绍

    目前不支持的AI引擎,可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为模型,用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型:ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略

    分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • IPD独立软件类项目公共配置管理

    配置IPD独立软件类项目工作项的标签 添加IPD独立软件类项目工作项的模块类型 添加IPD独立软件类项目工作项的工时类型 配置IPD独立软件类项目自动化卷积规则 配置IPD独立软件类项目的通知规则 查看IPD独立软件类项目工作项的导入导出记录 父主题: 管理IPD独立软件类型项目需求

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了