tensorflow中的tensor 更多内容
  • TensorFlow

    在模型代码推理文件customize_service.py,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型父类,各模型类型父类名称和导入语句如请参考表1。本案例调用父类“_inference(self, data)”推理请求方法,因此下文代码不需要重写方法。 1 2 3 4 5

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  • Tensorflow

    节点内网络通信即同一个节点上ps和woker间网络通信,又可以分为两种情况:容器网络和主机网络。 在使用公共规格进行训练时,使用是容器网络。 在使用专属池训练时,如果节点配置是RoCE网卡,使用是主机网络;如果节点配置是Infiniband网卡,使用是容器网络。 节点间网络

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  • OOM导致训练作业失败

    正常。 处理方法 如果是正常OOM,就需要修改一些超参,释放一些不需要tensor。 修改网络参数,比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要tensor,使用过,如下: del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache()

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  • TensorFlow 2.1

    fit(x_train, y_train, epochs=10) tf.keras.models.save_model(model, "./mnist") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型父类,各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。

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  • Tensorflow训练

    TFJob可在GPU场景下进行,该场景需要集群包含GPU节点,并安装合适驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件,示例如下: 该示例主要功能是基于Tensorflow分布式架构,利用卷积神经网络(CNN)ResNet50模型对随机生成图像进行训练,每次训练3

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  • Tensor类接口

    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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  • 模型推理代码编写说明

    自定义推理逻辑推理脚本示例 首先,需要在配置文件,定义自己依赖包,详细示例请参见使用自定义依赖包模型配置文件示例。然后通过如下示例代码,实现了“saved_model”格式模型加载推理。 当前推理基础镜像使用pythonlogging模块,采用是默认日志级别War

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  • 基于MindSpore Lite的模型转换

    utShape,用于模型格式编译与转换,可以在netron官网进行查看,或者对于模型结构输入进行shape打印,并明确输入batch。 一般来说,推理时指定inputShape是和用户业务及推理场景是紧密相关,可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把

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  • Tensorflow算子边界

    s+rank(values)维拼接 【约束】 输入tensor,除了进行concat维度外,其他维度size必须相等 输入tensor个数范围属于[1,1000] 【输出】 1个tensor,为输入tensors拼接后结果 【量化工具支持】 是 5 tf.matmul

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  • 模型输入目录规范

    在本地开发模型后或在ModelArts开发并转换模型后,针对Ascend芯片,其模型输入目录需要满足一定规范要求。华为HiLens当前对模型输入目录要求如下: 针对基于Caffe框架模型,执行模型导入(转换)时,其输入目录需符合如下规范。 | |---xxxx.caffemodel

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  • CCE部署使用Tensorflow

    进入刚刚创建OBS桶页面,创建文件夹data和img,并将basicClass.py上传。 进入data文件夹,将刚刚下载四个gz文件上传。 机器学习范例 本篇范例采用tensorflow官网ml example,可参考https://www.tensorflow.org/t

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型,如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

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  • Notebook基础镜像ARM TenSorFlow

    15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 表2 tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3镜像介绍 AI引擎框架 是否使用昇腾 (CANN版本) URL 包含依赖项 Tensorflow 1.15 是 (CANN 5.1) swr.{region-id}

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  • 训练基础镜像详情(TensorFlow)

    训练基础镜像详情(TensorFlow) 介绍预置TensorFlow镜像详情。 引擎版本:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址:swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh具体python指令,并在Notebook环境运行执行。本代码中有许多环境变量设置,在下面的指导步骤,会展开进行详细解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型训练脚本,并可通过不同模型训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后数据和权重转换模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data

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  • Tensorflow算子边界

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  • SetInputDynamicAIPP

    将生成动态AIPP参数AippDynamicParaTensor插入到输入Tensor列表。插入位置由AIPP TensordynamicInputIndex和dynamicInputEdgeIndex两个属性决定,这两个属性由前面提到SetDynamicInputIn

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  • Step1 在Notebook中拷贝模型包

    单击“提交”,完成Notebook创建操作。 进入Notebook列表,正在创建中Notebook状态为“创建中”,创建过程需要几分钟,请耐心等待。当Notebook状态变为“运行”时,表示Notebook已创建并启动完成。 打开运行Notebook实例。 图1 打开Notebook实例

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