batch神经网络 更多内容
  • BATCH规范

    BATCH规范 规则1:不支持logged batch,仅支持unlogged batch。 规则2:一个batch中,操作不超过25行数据。 规则3:一个batch中,请求大小不超过5KB。 规则4:一个batch中,跨partition不超过10个,只操作一张表。 父主题: 数据库规范

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  • Batch和超时

    对于大部分模型,特别是小模型,一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率,同时也将提高芯片的利用率,在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此,构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch,引入了超时机制,用

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  • Batch和超时

    对于大部分模型,特别是小模型,一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率,同时也将提高芯片的利用率,在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此,构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch,引入了超时机制,用

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  • AOS.Batch

    AOS.Batch 模型说明 Batch是一个批处理对象,用于批量创建执行任务、部署等。Batch通过定义包含的子对象及批处理的次数来实现其批量化处理的功能。在所有包含对象的批量化处理操作都执行完成后,Batch才会判定为执行成功。目前Batch支持包含的子对象有CCE.Job、CCE

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  • Batch Task离线开发

    Batch Task离线开发 本章节介绍如何使用Batch Task进行数据开发。 前提条件 已获取服务运维岗位权限,权限申请操作请参见申请权限。 新建Batch Task任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。

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  • Batch Task离线开发

    Batch Task离线开发 本章节介绍如何使用Batch Task进行数据开发。 前提条件 已获取服务运维岗位权限,权限申请操作请参见申请权限。 新建Batch Task任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。

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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Tensorflow、Caffe)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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  • 查询APIGroup /apis/batch

    查询APIGroup /apis/batch 功能介绍 查询APIGroup /apis/batch 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String

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  • 查询所有batch/v1的API

    查询所有batch/v1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。 特

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  • 排序策略-离线排序模型

    full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 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,

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  • 排序策略

    full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 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,

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  • 查询所有batch/v1beta1的API

    查询所有batch/v1beta1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1beta1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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  • 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh

    查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 功能介绍 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh 请求参数 表1 请求Header参数 参数

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  • 故障临终遗言

    故障临终遗言 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长,需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时,会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障,导致分布式训练任务失败。临终遗言是指中断的训练任务支持自动恢复,并可以在上一次训练中断的基础上继续训练,而不用从头开始。

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  • 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP)

    创建分布式并行模型,每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler,使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶,一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。

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  • 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API

    查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 功能介绍 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1 请求参数 表1 请求Header参数

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  • Tensorflow训练

    yaml文件,示例如下: 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构,利用卷积神经网络(CNN)中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练,每次训练32张图像(batch_size),共训练100次(step),记录每次训练过程中的性能(image/sec)。 apiVersion:

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  • 取消批处理作业

    取消批处理作业 功能介绍 该API用于取消批处理作业。 作业状态为“已成功”或者“已失败”的批处理作业无法取消。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: DELETE /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 参数说明

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    t”即可。 图1 预处理数据报错 数据预处理完成标识。 图2 数据预处理完成 新建data目录并移动处理好的数据。 mkdir data mv meg-gpt2* ./data mv gpt2* ./data Step2 单机单卡训练 本小节使用上文的服务器环境和安装好的模型,

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  • 使用自定义算法构建模型(手写数字识别)

    个免费在线服务,需要先将其删除才能部署新的免费在线服务)。 图15 部署模型 完成服务部署后,返回在线服务页面列表页,等待服务部署完成,当服务状态显示为“运行中”,表示服务已部署成功。 图16 部署成功 步骤7:预测结果 在“在线服务”页面,单击在线服务名称,进入服务详情页面。

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