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    bp神经网络梯度过小 更多内容
  • 排序策略-离线排序模型

    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,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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  • 排序策略

    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,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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  • Msprobe梯度监控

    Msprobe梯度监控 梯度监控工具提供了将模型梯度数据导出的能力。使用梯度监控工具,可以实现对训练过程模型每一层梯度信息进行监控,目前支持两种能力: 将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来,用以分析问题,例如检测确定性问题,使用训练状态监

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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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  • BP账户能使用消息&短信服务吗?

    BP账户能使用消息&短信服务吗? 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题: 认证相关

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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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  • 模型NPU卡数、梯度累积值取值表

    模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)

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  • 模型NPU卡数、梯度累积值取值表

    模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)

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  • 策略参数说明

    参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 梯度下降(grad) 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。 自适应梯度(adagrad) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value)

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  • 模型NPU卡数、梯度累积值取值表

    模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)

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  • 模型NPU卡数、梯度累积值取值表

    模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)

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  • 启动BPM

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 配置负载均衡OLC服务

    试探请求都异常时才重新进入熔断状态。 连续失败梯度 连续失败是指接口失败进入熔断阶段,熔断结束后进入试探阶段,试探结束后接口依然失败,又进入熔断阶段,连续失败时熔断持续时间按照该梯度递增,试探阶段试探次数按照该梯度递减,比如如果梯度为0.1,初始熔断持续时间为10秒,试探次数为1

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  • 在SLB中配置负载均衡OLC服务

    试探请求都异常时才重新进入熔断状态。 连续失败梯度 连续失败是指接口失败进入熔断阶段,熔断结束后进入试探阶段,试探结束后接口依然失败,又进入熔断阶段,连续失败时熔断持续时间按照该梯度递增,试探阶段试探次数按照该梯度递减,比如如果梯度为0.1,初始熔断持续时间为10秒,试探次数为1

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  • 启动AstroZero工作流

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 认证相关

    认证相关 个人用户能使用消息&短信服务吗? BP账户能使用消息&短信服务吗? IAM用户能使用消息&短信服务吗? 合作伙伴账号能使用短信服务吗? 消息&短信服务是否支持海外站点接入? 短信服务接入是否支持IP白名单?如何配置?

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  • 行数估算过小,优化器选择走NestLoop导致性能下降

    行数估算过小,优化器选择走NestLoop导致性能下降 问题现象 查询语句执行慢,卡住无法返回结果。SQL语句的特点是2~3张表left join,然后通过SELECT查询结果,执行计划如下: 原因分析 优化器在选择执行计划时,对结果集评估较小,导致执行计划走了NestLoop,性能下降。

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  • PERF06-01 分层看护

    。结合每一层资源的特征指标进行分层建模,分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度,对应每个梯度的指标配套对应的处理措施。对于敏感度或业务重要度的应用架构,可以新增一个提示级别的梯度。 相关云服务和工具: 云监控服务 CES 应用运维管理

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  • 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”

    killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错:Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大,导致Dataloader进程退出。

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  • 按条件查询BPM对象

    请求示例 按条件查询BPM的实例。 GET https://AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions?name=BP&active=false 响应示例 { "resCode": "0", "resMsg":

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  • 往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException”

    155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | opWriteBlock BP-1287143557-192.168.199

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