神经网络算法的输出 更多内容
  • 算法推理输入输出数据处理

    为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝,在调用模型管家Process接口时,建议输入数据(输入数据一般可直接使用框架传入的内存,该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到)及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请,这样就能够使能算法推理的零拷贝机制,优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理,DVPP的输入内

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  • 算法推理输入输出数据处理

    为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝,在调用模型管家Process接口时,建议输入数据(输入数据一般可直接使用框架传入的内存,该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到)及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请,这样就能够使能算法推理的零拷贝机制,优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理,DVPP的输入内

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    填写基本信息,选择2创建命名空间,Pod数量选择为“1”,选择Pod规格为“GPU加速型”,显卡驱动版本选择“418.126”,如下所示。 GPU Pod详细规格和显卡驱动说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要容器镜像,这里选择上传到镜像容器仓库tensorflow镜像。

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 我的算法

    算法 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我算法”。 在我算法页面,可以根据算法名称搜索算法,也可以单击“”,根据供应商和计费模式筛选查找算法。 父主题: 算法管理

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  • SOW的输出要求

    SOW输出要求 SOW(项目工作说明书)需要在项目启动一个月内输出反馈。 父主题: 项目报备

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  • 输出

    输出 保存为 DLI OBS表 保存数据 保存 CS V数据到OBS 保存模型 保存模型到OBS 保存parquet数据 数据压缩 父主题: 输入输出

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  • 提交排序任务API

    EEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机改进版本,深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间关系,而核函数特征交互神经网络使用不同核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征相互关系,其中核种类包括向量

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  • 什么是视频分析服务

    Service,简称VAS)依靠AI技术对视频进行智能分析, 产品架构 视频分析平台提供统一算法服务化方案,基于云上和边缘计算能力对外提供视频分析服务VAS,支持多样化离线视频数据和实时视频数据接入,同时将视频分析结构化结果输出到多样化输出终端。 子服务 目前视频分析服务提供如下子服务。 表1 VAS子服务列表

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  • 多层感知机分类

    目标列经过标签编码后列名,默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入特征向量列列名,默认为"model_features" prediction_col - 算子输出预测label列名,默认为"prediction"

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学

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  • 输出参数

    挂载的源路径,存放作业运行结果路径,选用localpath类型输出时必填。必须为linux路径,且为选用边缘运行池挂载路径子路径,长度不超过255。 最大长度:255 data_category Array of strings 作业输出数据类别的列表,选填,仅部分服务需要。当输出类型下有这个列表

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  • 表输出

    使用操作系统换行符。 说明: 该配置仅用于MySQL专用连接器,当数据列内容中包含默认分隔符时,需要设置自定义分隔符,否则会出现数据错乱。 string 否 \n 输出字段 配置关系型数据库输出字段相关信息: 字段名:配置输出字段字段名。 表列名:配置数据库表列名。 类型

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  • 输出参数

    String 挂载源路径,存放作业运行结果路径,选用localpath类型输出时必填。必须为linux路径,且为选用边缘运行池挂载路径子路径,长度不超过255。 最大长度:255 data_category 否 Array of strings 作业输出数据类别的列表,选

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  • 输出变量

    ECS" } output 关键字后标签为输出变量名称,该名称必须是有效标识符。output块中主要包括以下参数: value:必选项,输出变量值,任何有效表达式都可作为输出使用。 description:输出变量描述信息,用于描述输出变量用途。 output "vpc_id"

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  • 表输出

    使用操作系统换行符。 说明: 该配置仅用于MySQL专用连接器,当数据列内容中包含默认分隔符时,需要设置自定义分隔符,否则会出现数据错乱。 string 否 \n 输出字段 配置关系型数据库输出字段相关信息: 字段名:配置输出字段字段名。 表列名:配置数据库表列名。 类型

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  • 文件输出

    用户根据数据实际情况,填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统换行符。 string 否 \n 输出字段 配置输出信息: 位置:配置输出字段位置。 字段名:配置输出字段字段名。 类型:配置字段类型,字段类型为“DATE”或“TIME”或“TimeStamp”时,需指定特定时间格式,其他类

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  • 示例-输出

    示例-输出 本示例展示了多种输出接口调用,在使用前请确保各种输出端已连接并可用,若您某种输出端条件不具备,请将示例代码当中相应代码注释掉或者删除,再运行示例代码。输出模块示例如下所示: #! /usr/bin/python3.7 import hilens import cv2

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  • Hive输出

    Hive输出 概述 “Hive输出”算子,用于配置已生成字段输出到Hive表列。 输入与输出 输入:需要输出字段 输出:Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件存储格式(目前支持四种格式:CSV、ORC、RC和PARQUET)。

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  • HBase输出

    HBase输出 概述 “HBase输出”算子,用于配置已生成字段输出到HBase表列。 输入与输出 输入:需要输出字段 输出:HBase表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通HBase表)和phoenix表。

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