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    bp神经网络训练权值公式 更多内容
  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • BP账户能使用隐私保护通话服务吗?

    BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗? 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题: 账号相关问题

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  • 修改训练作业参数

    平均值。 最小:-1 最大:1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value 否 Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value 否 Double 最大。 最小:0 最大:1 表21 Optimizer

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  • 创建批量预测作业

    对重试操作配置后,配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时,会创建新容器来执行,这两个配额参数的为创建新容器的CPU核数和内存大小,默认CPU核数为1,内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业,然后勾选“选择模型”列表中对应模型,最后单击“确定”按钮完成作业创建。 参数

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  • 更新智能场景内容

    平均值。 最小:-1 最大:1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value 否 Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value 否 Double 最大。 最小:0 最大:1 表22 Optimizer

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  • 新建训练作业

    平均值。 最小:-1 最大:1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value 否 Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value 否 Double 最大。 最小:0 最大:1 表21 Optimizer

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 创建NLP大模型训练任务

    当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 不同模型训练参数默认存在一定差异,请以前端页面展示的默认为准。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,返回“模型训练”页面,单击操作列“启动”,并在任务确认弹窗中单击“确定”启动训练任务。

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  • 查询在线服务详情

    standard_deviation Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value Double 最大。 最小:0 最大:1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String

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  • 修改在线服务参数

    平均值。 最小:-1 最大:1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value 否 Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value 否 Double 最大。 最小:0 最大:1 表22 Optimizer

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  • 创建智能场景

    平均值。 最小:-1 最大:1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value 否 Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value 否 Double 最大。 最小:0 最大:1 表23 Optimizer

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  • 新建多个训练作业

    平均值。 最小:-1 最大:1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value 否 Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value 否 Double 最大。 最小:0 最大:1 表21 Optimizer

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  • 查看日志和性能

    end_elapsed_time - start_elapsed_time 吞吐(tps) = delta_tokens / delta_time / 训练卡数 如图所示: loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图

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  • 查看日志和性能

    end_elapsed_time - start_elapsed_time 吞吐(tps) = delta_tokens / delta_time / 训练卡数 如图所示: loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图

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  • 查看日志和性能

    end_elapsed_time - start_elapsed_time 吞吐(tps) = delta_tokens / delta_time / 训练卡数 如图所示: loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图

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  • 查询训练作业

    standard_deviation Double 标准差。 最小:0 最大:1 min_value Double 最小。 最小:-1 最大:0 max_value Double 最大。 最小:0 最大:1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String

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  • 是否支持Keras引擎?

    是否支持Keras引擎? 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署(即推理)暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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  • 创建实时预测作业

    建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 启动BPM

    variables 否 Object BPM元数据中定义的变量,包括自定义变量和系统变量, key-value形式,key为变量名字,value为变量的。如果需要在启动BPM前设置BPM的变量,可以填写该参数。如需启动时设置变量,可以在variables中设置系统变量$Flow.Busine

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  • 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优

    批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议和说明,供您参考: 表1 微调参数的建议和说明 训练参数 范围 建议 说明 训练轮数(epoch) 1~50 2/4/8/10 训练轮数是指需要完成全

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