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shape用法 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 基本用法

    基本用法 通过按下 “Shift+Shift” / “Ctrl+Shift+A” 来启动SmartSearch。 输入搜索请求。要缩小搜索范围,例如仅搜索类成员或CodeArts IDE命令,可以在SmartSearch窗口中通过按下“Tab”/“Shift+Tab”来切换标签页,或者使用搜索查询语法。

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  • 进阶用法

    进阶用法 Storage 该对象是InputStorage和OutputStorage的基类,包含了两者的所有能力,可以供用户灵活使用。 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称。 是 str title 不填默认使用name的值。 否 str description 描述信息。

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  • 基本用法

    基本用法 按下“Ctrl+Shift+A”/“Shift Shift”启动SmartSearch。 如果您当前在代码编辑器中打开了一个Java文件,SmartSearch窗口将自动显示其大纲,让您在代码条目(例如类成员)之间导航。 输入搜索请求。为了缩小搜索范围,可以在Smart

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  • 动态shape

    动态shape 在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的

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  • Shape类接口

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • INFER_SHAPE_AND_TYPE

    INFER_SHAPE_AND_TYPE (x)注册用于推理算子的Shape和DataType的函数。无。无。无。在注册用于推理算子的Shape和DataType的函数前,需要先用DECLARE_INFERFUNC宏申明函数、用IMPLEMT_INFERFUNC宏定义函数。声明函数DECLARE_INFERFUNC(FullConnect

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  • INFER_SHAPE_AND_TYPE

    INFER_SHAPE_AND_TYPE (x)注册用于推理算子的Shape和DataType的函数。无。无。无。在注册用于推理算子的Shape和DataType的函数前,需要先用DECLARE_INFERFUNC宏申明函数、用IMPLEMT_INFERFUNC宏定义函数。声明函数DECLARE_INFERFUNC(FullConnect

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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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  • hashtag的原理、规则及用法示例

    hashtag的原理、规则及用法示例 hashtag原理 单实例上的mset、lua脚本等处理多key时,是一个原子性(atomic)操作,所有给定key都会在同一时间内被执行。集群每次通过对key进行hash计算到不同的分片,所以集群上同时执行多个key,不再是原子性操作,会存在某些给定

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  • 迁移学习

    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

    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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  • 进阶用法的样例代码

    进阶用法的样例代码 如果您已经熟悉了常用操作,同时熟悉MoXing Framework API文档以及常用的Python编码,您可以参考本章节使用MoXing Framework的一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时,实际调用的是HTTP连接读去网络流,注意要

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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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  • 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,学员在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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  • 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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  • 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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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