tensorflow简单的深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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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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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 概要

    IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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工具,但是它们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训练。D

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  • 华为人工智能工程师培训

    参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络定义与发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。

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  • 导入和预处理训练数据集

    导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网教程,创建一个简单图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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  • Tensorflow训练

    TFJob可在GPU场景下进行,该场景需要集群中包含GPU节点,并安装合适驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件,示例如下: 该示例主要功能是基于Tensorflow分布式架构,利用卷积神经网络(CNN)中ResNet50模型对随机生成图像进行训练,每次训练32张图像(ba

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  • 准备工作

    定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装tensorflow-cpu,命令如下。 1 2

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  • 简单查询

    简单查询 简单查询指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成模型进行

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  • 使用模型

    使用模型 用训练好模型预测测试集中某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试图片 查看预测结果,命令如下。 1

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  • ModelArts中常用概念

    指按某种策略由已知判断推出新判断思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫

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  • 准备模型训练镜像

    ModelArts平台提供了TensorflowPyTorch,MindSpore等常用深度学习任务基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里软件无法满足您程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新镜像并进行训练。 训练作业预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    ython语言ModelArts SDK接口。 详细指导文档:《ModelArts SDK参考》 OBS SDK OBS服务提供SDK,对OBS进行操作。由于ModelArts较多功能需使用OBS中存储数据,用户可使用OBS SDK进行调用,使用OBS存储您数据。 OBS

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  • 创建和训练模型

    train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 简单CASE函数

    简单CASE函数 功能描述 依据input_expression与when_expression匹配结果跳转到相应result_expression。 语法格式 1 CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_expression

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    Kubeflow在调度环境使用是Kubernetes默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行服务设计,对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多不足。主要存在以下问题: 资源争抢问题 TensorFlow作业包含Ps和Worker两种不同角色,这两种角色Pod要

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题自诊断能力,您可以通过方便快捷自诊断服务解决操作系统内常见问题。 本文介绍支持深度诊断操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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  • 计费说明

    对人工智能场景为复杂场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法设计与优化-铂金版 对人工智能场景为极特殊复杂场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员

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