tensorflow数学基础 更多内容
  • 基础功能

    基础功能 Sdk::Init Sdk::RegisterEventRecall Sdk::ShutOut 父主题: 改造功能模块说明

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  • 基础接口

    基础接口 PKG_SERVICE PKG_UTIL 父主题: 高级包

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  • 基础配置

    基础配置 初始化 退出 设置语言 开启功能 设置用户文件保存路径 获取用户文件保存路径 网络模式设置 禁用提示音 设置日志保存路径 设置会控保底ip地址 设置登录 服务器 信息 设置代理信息 设置证书校验信息 父主题: 接口参考

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  • 基础配置

    基础配置 检查运行环境 创建事件监听对象 获取事件列表 获取SDK版本号 设置服务器 地址信息 设置语言 设置打点日志上传开关 设置切换到后台后是否允许麦克风收音 父主题: 接口参考

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  • 基础配置

    基础配置 初始化 设置语言 设置日志路径 设置来电通知方式 自定义会议接听时摄像头/麦克风开关 开启功能 网络模式设置 禁用提示音 设置会控保底ip地址 设置屏幕共享插件ID 父主题: 接口参考

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  • 基础配置

    基础配置 初始化 设置语言 自定义会议接听时摄像头/麦克风开关 自定义本地录制路径 开启功能 网络模式设置 禁用提示音 设置日志路径 设置会控保底ip地址 设置登录服务器信息 设置证书校验信息 父主题: 接口参考

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  • 基础问答

    基础问答 基础问答(SimpleSkill)提供基础的对话实现。 初始化。 1 2 3 4 5 6 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.Template

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  • 基础问答

    基础问答 提供简单的对话实现。 初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill from langchain.prompts

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  • 基础配置

    基础配置 实例名称 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 name 由小写字母、数字、中划线组成,24个字符以内,开头为小写字母开头,结尾为小写字母或数字 无 支持初始化时配置,不支持后续修改 - 模板实例名称 命名空间 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围

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  • 基础配置

    作用范围 masters availabilityZone列表,用于指定master节点的可用区,该列表长度与集群的master节点数有关。例如3个master节点的集群示例如下: [ {"availabilityZone": "AZ1"}, {"availabilityZone":

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  • 基础接口

    基础接口 PKG_SERVICE PKG_UTIL DBE_DESCRIBE DBE_XML 父主题: 高级包

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  • 基础接口

    基础接口 PKG_SERVICE PKG_UTIL DBE_XML 父主题: 高级包

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  • 基础监控

    基础监控 基础监控主要针对应用的gc信息、cpu使用情况、线程、类加载信息、内存使用、内存池等进行监控。 登录管理控制台。 单击左侧,选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”,进入APM服务页面。 在左侧导航栏选择“链路追踪 > 指标”。 在界面左侧树单击环境,单击“基础监控”,切换至基础监控页签。

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  • 基础配置

    基础配置 配置AD域 配置AD域证书认证 修改域管理员密码 修改域配置 修改网络接入方式 修改业务子网 取消服务 重新激活服务状态 配置是否屏蔽退订/删除桌面的通知邮件 云桌面支持多VPC 云桌面支持切换VPC 云桌面支持共享VPC 云专线支持开启NAT映射 配置运维收集用户日志

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  • 准备模型训练镜像

    ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • Standard支持的AI框架

    预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18.04

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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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  • 准备工作

    Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy

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  • 基础配置

    基础配置 初始化日志 初始化SDK 去初始化SDK 父主题: 接口参考

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  • 基础数据

    基础数据 生产班组 功能概述:本模块包含新增、编辑、启用/停用、查询、查看生产班组的功能。 操作人员:系统管理人员。 路径:基础数据→生产班组。 图1 生产班组 生产班次 功能概述:为提高设备及生产线的利用率,提高工作人员的工作效率,所以班次进行具体配置。本模块包含常规时段班次配置。

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  • 基础建模

    基础建模 工厂建模 功能概述:为了满足工厂多组织多车间多产线多工作中心便于扩展及业务应用,工厂建模完成工厂实际物理模型的建立。 工厂建模:是数字工厂的基础,真实反应企业的生产制造方式,也是业务数据的关联和组织的基础。 操作人员:系统管理人员。 路径:基础建模→工厂建模。 图1 工厂建模

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