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    动手写深度学习框架 更多内容
  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    :《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 使用Spring Cloud框架实现应用开发

    使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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  • 使用STS SDK(Spring Cloud框架)

    使用STS SDK(Spring Cloud框架) 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成,让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前,请确保为项目定义了JDK,如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml(对于Maven)或build.gradle(对于Gra

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  • 方案概述

    户型特点进行合理布置 图3 智能布置1 图4 智能布置2 AI空间布置 AI空间算法:AI识别空间大小、线、风水等维度参数,做到空间合理分区、科学布置; 模型智能布置:学习模型的色系、大小、风格,根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2:自研

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例,您可以

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 模型训练使用流程

    训练作业的创建方式介绍 创建方式 适用场景 使用预置框架创建训练作业 如果您已在本地使用一些常用框架完成算法开发,您可以选择常用框架,创建训练作业来构建模型 使用 自定义镜像 创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架,您可以将算法构建为一个自定义镜像,通过自定义镜像创建训练作业。

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  • 使用Rainbow SDK(NUWA框架)

    SDK(NUWA框架) 引入Rainbow SDK Rainbow SDK依赖Cloud Map的注册和发现能力,在引入Rainbow SDK之前,要先引入STS SDK和Cloud Map SDK,并完成STS和Cloud Map的初始化,具体请参见使用STS SDK(NUWA框架)和使用Cloud

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  • 使用Cloud Map SDK(NUWA框架)

    loadingList=...,nuwa-gpaas-cloudmap,… 初始化Cloud Map 使用NUWA框架,只要增加对应配置,框架即会完成Cloud Map的初始化。 这些配置需要写到nuwa框架可以读到的文件里,一般是nuwa-xxx.properties,nuwa-xxx.yaml文件。因为Cloud

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成: 单击CodeArts IDE底部的“测试“()按钮来打开测试视图。 在测试视图中,单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“,Codea

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 开发用于预置框架训练的代码

    开发用于预置框架训练的代码 当您使用ModelArts Standard提供的预置框架创建算法时,您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时,您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数

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  • 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型

    使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面选择预置框架名称后,在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 功能介绍

    华为HiLens包括云侧管理平台、端侧设备管理以及 开发者工具 和插件。 云侧平台(基础版与专业版共有功能) AI应用开发 提供统一技能开发框架,封装基础组件,简化开发流程,提供统一的API接口,支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务,无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入Mode

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  • 准备模型训练镜像

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

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