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    怎么提高神经网络训练速度 更多内容
  • 如何提高识别速度

    如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关,图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间,因此建议在图片文字清晰的情况下,适当压缩图片的大小,以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验,一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下,A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    此处 --train_dir 表示训练结果存储路径,其前缀 /tmp/sfs0 需要与4.c中设置的NFS“容器内挂载路径”路径保持一致,否则训练结果无法写入NFS中。 --max_steps表示训练迭代的次数,这里指定了10000次迭代,完成模型训练大概耗时3分钟,如果不指定,默认

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  • 公网环境下如何提高上传大文件速度?

    公网环境下如何提高上传大文件速度? 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败,可以重新传输该段且不会影响其他段。通过多线程并发上传同一对象的多个段,可大大提高传输效率。

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  • 如何提高RDS数据库的查询速度

    如何提高RDS数据库的查询速度 可以参考如下建议: 如果产生了慢日志,可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询,以及各个查询的性能特征,从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MariaDB日志,请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS的CPU使用率指标,协助定位问题。具体请参见查看监控指标。

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  • 在线服务预测时,如何提高预测速度?

    在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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  • 接口返回时间较长,如何提高响应速度

    接口返回时间较长,如何提高响应速度 请检查图片的尺寸。若尺寸过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长,建议在不改变图片质量的情况下对图片进行等比例缩放。 检查网络带宽是否稳定,是否存在网络波动,建议提升网络带宽避免网络时延较长。 父主题: 产品咨询类

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  • Standard自动学习

    ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案

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  • 排序策略-离线排序模型

    最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。

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  • 如何提高TaurusDB标准版数据库的查询速度

    如何提高TaurusDB标准版数据库的查询速度 可以参考如下建议: 如果产生了慢日志,可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询,以及各个查询的性能特征,从而定位查询运行缓慢的原因。查询TaurusDB标准版日志,请参见查看或下载TaurusDB标准版慢日志。 查看Ta

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  • 公网环境下如何提高上传大文件速度?(Python SDK)

    公网环境下如何提高上传大文件速度?(Python SDK) 在公网环境下,对于超过100MB的大文件,建议通过分段上传方式上传。 分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传,每个段都是对象数据的连续部分,您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败,可以重新传输该段且不会影响

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  • 如何提高TaurusDB标准版数据库的查询速度

    如何提高TaurusDB标准版数据库的查询速度 可以参考如下建议: 如果产生了慢日志,可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询,以及各个查询的性能特征,从而定位查询运行缓慢的原因。查询TaurusDB标准版日志,请参见查看或下载TaurusDB标准版慢日志。 查看Ta

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  • 排序策略

    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0.8。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改

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  • 提高RDS for MySQL数据库查询速度的方法

    提高RDS for MySQL数据库查询速度的方法 可以参考如下建议: 如果产生了慢日志,可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询,以及各个查询的性能特征,从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MySQL日志,请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS实例

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  • 公网环境下如何提高上传大文件速度?(Java SDK)

    公网环境下如何提高上传大文件速度?(Java SDK) 在公网环境下对于超过100MB的大文件,建议通过分段上传方式上传。 分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传,每个段都是对象数据的连续部分,您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败,可以重新传输该段且不会影响其他段

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  • 如何提高识别精度

    如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面,建议最长边不超过8192像素,最短边不小于15像素,图像长宽比例维持常见水平

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  • 如何加快迁移速度?

    如何加快迁移速度? 需要提升您的网络速率。您可以参见Iperf的测试网络的方法?章节测试从迁移源端 服务器 到华为云(目的端服务器)的网络性能。如果网络速率小于500kbit/s,您需要排查以下三个方面: 如果源端服务器在数据中心,请您排查源端服务器所在网络到公网的带宽、交换设备、路

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  • 功能介绍

    采用最新一代 语音识别 技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式

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  • 提高RabbitMQ性能

    提高RabbitMQ性能 本章节基于吞吐量和可靠性两个指标,指导您通过设置队列长度、集群负载均衡、优先队列数量等参数,实现RabbitMQ的高性能。 使用较小的队列长度 队列中存在大量消息时,会给内存使用带来沉重的负担。为了释放内存,RabbitMQ会将消息刷新到磁盘。刷盘需要重

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  • 服务器下载速度慢怎么办?

    服务器下载速度怎么办? 对于服务器下载速度慢,您可以按照以下可能原因排查解决: 带宽超限:您当前的使用流量太大,超过了带宽的基准速率,此种情况下限速策略就会生效,会导致一定程度的丢包,反应在业务侧则访问速度变慢。建议您排查业务情况或提升带宽的上限。 如果您的业务量后续会持续较大,您可参考修改共享带宽大小提升带宽。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accelerate的核心思想是

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  • 提交排序任务API

    job_name 是 String 训练作业名称,名称只包含数字、字母、下划线和中划线,长度为1-20位。如:rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用M

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