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    py深度学习库 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • ESLDoTrust.py

    ESLDoTrust.py ESLDoTrust.py简介 命令行参考 父主题: 服务端工具

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • gds_ctl.py

    gds_ctl.py 背景信息 在配置了gds.conf的情况下,就可通过gds_ctl.py控制gds的启动和停止。 前置条件 只支持在Linux系统执行该命令。执行前,需确保目录结构如下: |----gds |----gds_ctl.py |----config |-------gds

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  • ESLDoTrust.py简介

    ESLDoTrust.py简介 细粒度容灾过程中需要在主备集群的节点间执行命令、传送文件等, GaussDB (DWS)提供了ESLDoTrust.py工具用于建立主备集群互信,并校验互信。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。 支持的功能 ESLDoTrust.py支持的功能详情如

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  • deploy.py代码示例

    deploy.py代码示例 # -*-coding:utf-8 -*- import os import sys import json import logging import subprocess from yaml import load from base64 import

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee

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  • DisasterFineGrained.py

    DisasterFineGrained.py DisasterFineGrained.py简介 命令行参考 父主题: 服务端工具

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制,便于管理员快速创建/编辑 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识进行查看、学习

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 准备模型训练镜像

    0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    func(*args, **kwargs) return wrapper 执行pynvml命令。 nvidia-ml-py3可以直接查询nvml c-lib,而无需通过nvidia-smi。因此,这个模块比nvidia-smi周围的包装器快得多。 from pynvml import

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  • 环境准备

    1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格,配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像,其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发,迁移工具链等。预置镜像可以做到即开即用,用户也可以基于预置镜像构建自定义环境内容。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 问答模型训练(可选)

    在机器人列表,单击机器人的ID或者“机器人管理”按钮,进入“知识 > 问答训练”页面。 在“模型管理”页面中,单击“新建”,弹出提示框,选择“轻量级深度学习”或“重量级深度学习”模型,单击“下一步”。 图1 新建模型 轻量级深度学习:增加扩展问并使用该模型进行训练从而提高问答精准度,扩展问越多,效果提示越明显。

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