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创建和训练模型
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model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)
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使用模型
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prediction probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single
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各个模型深度学习训练加速框架的选择
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各个模型深度学习训练加速框架的选择 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的工具，但是它们的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的训练。D
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导入和预处理训练数据集
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print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import
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进阶配置
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进阶实践
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进阶实践 增量迁移原理介绍 时间宏变量使用解析 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍
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华为人工智能工程师培训
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进阶能力
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进阶实战
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进阶实战
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进阶用法
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进阶用法 进阶用法的完整代码实例，如下所示： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0,
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进阶实战
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进阶用法
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进阶用法 总体说明 进阶用法，共包含下述场景： 场景一： 播放 场景二：暂停与恢复播放 场景三：切换视频 场景四：全屏播放 场景五：静音 场景六：停止播放 场景七：销毁播放器 以上场景的完整代码详见进阶用法，可自行拷贝至本地运行测试。 场景一： 播放 使用startPlay方法时
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深度诊断ECS
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SQL调优进阶
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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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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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华为企业人工智能高级开发者培训
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迁移学习
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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
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学习项目
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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人
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学习目标
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在CCE集群中部署使用Tensorflow
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model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), keras.layers
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