泛在学习深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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  • 深度学习模型预测

    keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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  • 迁移学习

    请按照本节的操作顺序算法工程中完成数据迁移,若其中穿插了其他数据操作,需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面,运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 >

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  • 学习项目

    协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可,该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习,被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办,需规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路

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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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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    eepSpeed的核心思想是单个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。Accel

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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 “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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 确认学习结果

    图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息,确认应用进程是否可信。 已确认进程所在行的操作列,单击“标记”。 您也可以批量勾选所有应用进程,单击进程列表左上方的“批量标记”,进行批量标记。 标记弹窗中,选择进程“信任状态”。 可选择可疑、可信和恶意三种信任状态。 单击“确认”,完成标记。

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 问答模型训练(可选)

    单击“训练”,模型将在后台启动训练,模型的状态可以历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型,需要发布上线,才能生效。发布指定模型后,会替代当前的线上模型版本。 模型管理页面,需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 “上线模型”对话框中,确认模型信息后,单击“确认”上线模型。

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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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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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  • 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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