如何进行深度学习的训练 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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  • 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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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高数据,提升数据标注质量。 增量训练操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高数据,提升数据标注质量。 增量训练操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。

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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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  • 数据处理简介

    数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供数据处理功能,基本目的是从大量、杂乱无章、难以理解数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求。为了保

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  • 如何进行课程学习记录查询并导出?

    “课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体课程名称,支持模糊搜索 课程编号 具体课程编号,支持模糊搜索 课程类别 已配置好课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮,弹出导出提示框(如下图),点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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  • 使用MoXing时,如何进行增量训练?

    ExportKeys.TF_SERVING) 如果标签发生变化 当数据集中标签发生变化时,需要执行如下语句。此语句需在“mox.run”之前运行。 语句中“logits”,表示根据不同网络中分类层权重变量名,配置不同参数。此处填写其对应关键字。 mox.set_flag('checkpoi

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelAr

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  • ModelArts

    SDK)是对ModelArts服务提供REST API进行Python封装,以简化用户开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济按包周期计费方式。

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  • 功能介绍

    网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17

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  • 提交排序任务API

    核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机改进版本,深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间关系,而核函数特征交互神经网络使用不同核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征相互关系,其中核种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 功能介绍

    功能介绍 繁多AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师诸多难题。为解决这个难题,将一站式 AI开发平台 (ModelArts)提供给开发者,从数据准备到算法开发、模型训练,最后把模型部署起来,集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示:

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  • 套餐包简介

    ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发套餐包,面向有AI基础开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计

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  • 自动学习训练作业失败

    针对物体检测作业,排查思路请参见确保OBS中数据存在、检查OBS访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求(物体检测)。 针对预测分析作业,排查思路请参见确保OBS中数据存在、检查OBS访问权限、预测分析作业失败排查思路。 确保OBS中数据存在 如果存储在OBS中图片或数据被删除,

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。

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  • 计费说明

    对业务场景为极特殊复杂场景起因或政府单位进行需求调研分析,简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单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。简单场景工作量预计不超过17人天

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供GPU资源池,每个训练节点会挂载500GBNVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录,“/cache”目录下数据生命周期与训练作业生命周期相同,当训练作业运行结束以后“/

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  • 在哪里可以进行课程学习?

    图2 我开发者学堂-我认证-我开发者认证 点击该开发者认证详情页认证步骤第2步“开始学习进行课程学习。如图3 图3 进入认证流程-在线学习 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • AI开发基本流程介绍

    如,图像分类、物体检测等等。不同项目对数据要求,使用AI开发手段也是不一样。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据过程。 按照确定分析目的,有目的性收集、整合相关数据,数据准备是AI开发一个基础。此时最重要是保证获取数据真实可靠性。而事实上,不能一次性将

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