AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 输入层 更多内容
  • 固定宽度文件输入

    固定宽度文件输入 概述 “固定宽度文件输入”算子,将文件的每一行,按可配置长度的字符或字节,转换成多个输入字段。 输入与输出 输入:文本文件 输出:多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 换行符 用户根据数据实际情况,填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。

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  • 输入输出定义

    输入输出定义 连接参数 连接器无需认证,无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用,它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的,在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10,若超出限制,请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • 排序策略

    说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh

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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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  • 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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  • 创建二层连接

    创建二连接 操作场景 企业交换机购买完成后,您还需要创建二连接,建立本端二连接子网和远端VXLAN交换机之间的二网络通信。本章节指导用户创建二连接。 约束与限制 一个二连接可以连通一对本端和远端二连接子网,一个企业交换机最多支持建立6个二连接,即同时连接6对二连接子网。

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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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  • 语音输入输出

    语音输入输出 找到界面下方对话框,单击对话框左边的。 对着输入需要数智员工回答的问题提示词的语音。 单击,变成,即可播放数智员工回答的答案。 图1 语音输入界面 图2 语音输出界面 父主题: 实施步骤

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  • 药物数据输入格式说明

    药物数据输入格式说明 药物虚拟筛选平台的输入数据,需要输入蛋白质和配体小分子数据。参考以下数据要求,将数据上传至项目中。 输入蛋白质,pdb格式,将要进行对接的所有靶标蛋白放在一个文件夹内。 输入配体小分子,配体小分子为如下格式的txt文件。 第一列为smiles字符串,第二列为smiles名称,中间用tab键分割。

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  • 单行文本输入

    单行文本输入 单行文本输入用于录入普通的文本,且只能有一行。单行文本输入和多行文本输入、文本、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 在表单设计页面,从“常用控件”中,拖拽“单行文本输入”组件至表单设计区域,如图2所示。 图2 拖拽单行文本输入组件到设计区并设置属性

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  • 作业输入输出规范

    作业输入输出规范 用户完成自定义难例挖掘镜像上传后,在运行作业容器时,Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量: rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径,例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 难例挖掘作业运行结果输出目录,例如/tmp/output

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  • 作业输入输出规范

    作业输入输出规范 Input 平台会以环境变量的形式提供以下参数: rosbag_path: rosbag路径,以.bag结尾。 output_dir:最终输出路径,应为Opendata格式数据。 tmp_dir:供⽤户存储临时文件的⽬录。 task_content_json:⼈

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    \"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法,部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题: 安装JDK

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    \"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法,部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题: 配置文件修改

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    \"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法,部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题: Ansible

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    \"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法,部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题: 执行Shell脚本

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    \"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法,部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题: 解压文件

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    \"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法,部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题: 安装/卸载Docker

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