数据生成技术简介 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来

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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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请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-key:***************

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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as: conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns:

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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5”。 优化指标 AutoML任务的模型优化指标，请根据实际情况选择。 验证数据集 模型验证数据集。 测试数据集 模型测试数据集。 被忽略的列 数据集中不需要参与模型训练的无用列。 包含的模型 模型训练使用的算法列表。 交叉验证折数 交叉检验的折数。如果不使用交叉验证方法，请将该参数置为空。

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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ow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 单击图标，查看模型评估报告。 评估指标：可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参：展示训练集、测试集和标签列的信息。 任务系统参数：展示训练任务的配置参数信息。 创建训练任务（WebIDE）

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模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台，可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用的摄像机。 在首页导航栏，进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同的条件筛选摄像机，单击选择需要的摄像机（如X2221-VI），摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口

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议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”

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议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”

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模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很

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检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 无监督车牌检测工作流

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precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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