"knowledge_repo_id" : "852947fe-6c60-4d91-af65-839a0292127e", "chat_title" : "神经网络是什么", "create_date_time" : "1695193989920", "is_del" : 0 }

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.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

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到中国内地方向的稳定访问，可能出现包括但不限于丢包、闪断等情况。 全动态BGP目前支持的运营商线路包括：电信、移动、联通、教育网、广电、鹏博士等 。 线路保障能力与全动态BGP一致，多线接入的BGP，在遇到运营商内部故障时，能够快速切换到其他运营商接入链路，保证用户能够正常访问。

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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线路选择：“BGP”。 业务接入点 提供以下三种选择，请根据您业务的地理位置自行选择： 华北1：线路支持中国移动、中国电信、中国联通、北京教育网、鹏博士、河北广电、重庆广电。 华东2：支持中国移动、中国电信、中国联通。 IP类型 IPv4：防护IPv4源站需要选择IPv4实例。 IPv6：防护IPv6源站需要选择IPv6实例。

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华为云接入点 表1 中国区域接入点信息 区域 接入点 运营商 位置区域信息 华北-北京四 北京-亚太 中立 北京亦庄亚太 北京-酒仙桥 鹏博士 北京恒通国际创新园 北京-汇天 中立 北京汇天云端产业园 北京-中金 中立 北京经开区中金数据 廊坊-万国 中立 廊坊万国数据 廊坊-润泽

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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域名 时CDN调度系统会根据LDNS匹配最近的广东节点，导致访问速度较慢。 华为云CDN目前支持的运营商有电信、联通、移动、铁通、教育网、鹏博士等。 检查缓存规则设置 检查所访问的资源对应的缓存规则，是否存在配置的缓存过期时间为0或者缓存过期时间过短的情况。CDN不缓存或者缓存过期

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能力，普通的 云服务器 难以满足性能需求，FPGA云 服务器 可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬

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test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算

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test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算

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各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉框

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运营商线路细分 运营商线路是指按中国各大运营商来划分的解析线路。运营商线路细分如表1所示。 表1 运营商线路细分 一级 二级 三级 电信、移动、联通、鹏博士 地区默认 省市默认 华北地区 省市默认、北京、天津、河北、山西、内蒙古 东北地区 省市默认、辽宁、吉林、黑龙江 西北地区 省市默认、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆

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Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG（Auto Kernel Generator），可以对深度神经网络模型中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能，可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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