经典图形分类的深度学习模型 更多内容
  • 深度学习模型预测

    Theano 作为后端运行,导入来自Keras神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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  • 深度学习模型预测

    Theano 作为后端运行,导入来自Keras神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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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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  • 功能介绍

    感影像快速分类 图6 基于K-Means算法分类结果图 图7 基于正态贝叶斯分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置UI组件,为自己程序添加自

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  • 功能介绍

    提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,J

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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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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,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参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。 M

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  • 概要

    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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  • 训练声音分类模型

    训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型训练。模型训练目的是得到满足需求声音分类模型。由于用于训练音频,至少有2种以上分类,每种分类音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运

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  • 训练文本分类模型

    训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型训练。模型训练目的是得到满足需求文本分类模型。由于用于训练文本,至少有2种以上分类(即2种以上标签),每种分类文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,单

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  • 经典场景

    经典场景 微服务应用管理 Web应用生命周期管理

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  • 执行作业

    常规配置:通过界面点选算法使用常规参数,具体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50的整数。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    llery下载数据集。单击图标选择您OBS桶下任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出数据标注相关信息,或版本发布生成Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置子目录。 图1 下载详情

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    llery下载数据集。单击图标选择您OBS桶下任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出数据标注相关信息,或版本发布生成Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置子目录。 图1 下载详情

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  • 登录AstroZero新版应用设计器

    单击图标,再单击“管理”下“开发者”。 单击“被允许用户”后“添加”,选择需要协同开发用户。 单击“下一步”,为添加用户设置权限,单击“确定”。 查看应用:允许通过应用设计器访问和查看应用内元素。 编辑应用:允许进行应用开发编辑,包括应用信息、应用设置和应用内包含元素。 删除应用:允许将该应用从环境中删除。

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  • 训练图像分类模型

    训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型训练。模型训练目的是得到满足需求图像分类模型。请参考前提条件确保已标注图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您数据集中已标注图片不低于100张。 请确保您数据集中至少存在2种以上图片分类,且每种分类的图片不少于5张。

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    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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  • 问答模型训练(可选)

    放,对用户问泛化能力越强,识别准确率越低。 针对历史版本模型,可以根据当前模型调节直接返回答案阈值。 在“模型管理”页面,在模型列表操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示,您可以根据实际需求,选择合适阈值,然后单击“确定”。 用户问法与标准问相似度大于直接回答阈值时,直接返回相应答案。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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