神州信息低碳智慧园区可视化运营管理平台

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    tensorflow可视化技巧 更多内容
  • Tensorflow训练

    Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后,使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例,您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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    提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践

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  • 模板写作技巧

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  • 更多玩表技巧

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  • 文档基本使用技巧

    文档基本使用技巧 技巧1:基本使用逻辑说明 用时序图展示各端接口使用顺序,单击相应接口可以快速查看相关接口使用方法。 技巧2:接口总览说明 包括SparkRTC接口总体功能流程图和接口列表,根据功能分类可以快速查找具体功能单个接口,方便接口对接。 技巧3:单个接口使用须知 接口使

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  • VS Code使用技巧

    VS Code使用技巧 安装远端插件时不稳定,需尝试多次 Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

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  • Tensorflow算子边界

    Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type:Mean 【参数】 value:4-D t

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  • 可视化

    可视化 可视化作品提供丰富的可视化图表和全面的运营数据,实现实时数据可视化视屏墙,帮助提升运营操作的敏捷性,提升业务运营的效率。 大屏所展示的内容与数据会按照细粒度授权的不同用户有所区分。 运营大屏 大屏管理

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如TensorflowCaffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行

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  • 可视化(看板)

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  • 创建Tensorboard

    创建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TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目,创建Tensor

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    率,在数据量不是很大的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:

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  • 在CCE集群中部署使用Tensorflow

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