tensorflow实现lstm 更多内容
  • Controller实现

    PodSpec{ Containers: getZooKeeperContainer(cr), }, }, VolumeClaimTemplates: []corev1.PersistentVolumeClaim{ volumeClaimTemplates(cr)

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  • 模板管理

    务曾遇到模型被覆盖的问题。 对入口文件“custom_service.py”的实现方式有约束,必须实现特定的接口,如:TensorflowService。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。

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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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  • 插件代码实现

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 实现VPC功能

    关于抠图、缩放、叠加、上偏移、下偏移、左偏移、右偏移等概念,请参见VPC功能。关键参数设置如下:抠图区域宽高跟输入图片的真实宽高相同,抠图区域各偏移值的设置如下:左偏移leftOffset=0上偏移upOffset=0右偏移rightOffset - 左偏移leftOffset+1=输入图片真实宽下偏移downOffset - 上偏移up

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  • 实现VENC功能

    若需要将多张图片编码成一个视频,则调用一次CreateVenc接口创建实例后,必须使用同一个实例调用RunVenc接口进行视频编码,最后再调用一次DestroyVenc接口释放实例。本调用示例是调用VENC接口将yuv图片编码成h265或者h264格式的码流。

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  • 实现PNGD功能

    使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小,由用户指定输出内存,由用户自行释放内存,调用示例如下 。

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  • 实现Controller

    e()方法。需要在Reconcile()方法中实现协调逻辑,创建Service、StatefulSet等资源,并更新应用实例状态,实现的过程中,可以参考: 查询资源:控制器使用controller-runtime库中的Client实现对Kubernetes资源的增查改删,示例代码参见:example_test

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  • 查找所有实现

    查找所有实现 您可以在代码编辑器中右键单击所选符号,然后选择上下文菜单中的“快速查看”>“查看实现”(或按下 “Ctrl+Alt+B”(IDEA快捷键)),来查看该符号的实现。 父主题: 代码浏览

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  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误:WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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  • 创建TFJob

    TFJob即Tensorflow任务,是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见:https://www.tensorflow.org

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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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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  • 实现VDEC功能

    对于一个视频码流,调用一次CreateVdecApi接口创建实例后,必须使用同一个实例调用VdecCtl接口进行视频解码,最后再调用一次DestroyVdecApi接口释放实例。在视频解码时,如果需要从一个视频码流切换到另一个视频码流,则需要先调用DestroyVdecApi接口释放前一个码流的实例,再调用CreateVdecApi接口创

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  • 实现JPEGD功能

    使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小,由用户指定输出内存,由用户自行释放内存,调用示例如下 。void TEST_JPEGD_CUSTOM_MEMORY() { struct JpegdIn jpegdInData; struct JpegdOut jpegdOutData; if (g_r

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  • 调用API实现功能

    "password": "**********", "domain": { "name": "domainname" }

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  • 实现VDEC功能

    对于一个视频码流,调用一次CreateVdecApi接口创建实例后,必须使用同一个实例调用VdecCtl接口进行视频解码,最后再调用一次DestroyVdecApi接口释放实例。在视频解码时,如果需要从一个视频码流切换到另一个视频码流,则需要先调用DestroyVdecApi接口释放前一个码流的实例,再调用CreateVdecApi接口创

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  • 算子代码实现

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 实现JPEGE功能

    使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小,由用户指定输出内存,由用户自行释放内存,调用示例如下 。void TEST_JPEGE_CUSTOM_MEMORY() { sJpegeIn inData; sJpegeOut outData; inData.width = g_wid

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  • 组件响应动作实现

    组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器,还可以处理事件的响应动作,在响应动作中选择组件响应,就可以选择对应的组件响应动作,数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍,如何实现组件响应动作。 注册动作 图1 响应动作 /** * 文件global_SelectWidget

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