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    深度学习表 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代是deeplearning4j,false代是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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  • 深度学习模型预测

    模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代是deeplearning4j,false代是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accelerate的核心思想是通过模型并行和数据并行来实现分布式训练,从而提高训练速度。Accelerate提供了一系列的优化技术,如模型切分、梯度累积等,可以帮助用户更好地利用多个节点进行训练。 各个模型选用加速框架 1 模型加速框架建议表

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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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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 迁移学习

    根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中,S示源数据,T示目标数据,X示数据特征,Y示数据标签。 单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。

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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【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

    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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  • 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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  • 课程学习

    点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我的学习”后面的箭头,进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面(我的岗位、我的技能) 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列页面 课程的详情页面,可以直接开始学习;

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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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  • 问答模型训练(可选)

    模型。 新建模型 在机器人列,单击机器人的ID或者“机器人管理”按钮,进入“知识库 > 问答训练”页面。 在“模型管理”页面中,单击“新建”,弹出提示框,选择“轻量级深度学习”或“重量级深度学习”模型,单击“下一步”。 图1 新建模型 轻量级深度学习:增加扩展问并使用该模型进行

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  • 查询联邦学习作业列表

    查询联邦学习作业列 功能介绍 查询联邦学习作业列 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 查询联邦学习作业列表

    查询联邦学习作业列 功能介绍 查询联邦学习作业列 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 确认学习结果

    根据进程名称和进程文件路径等信息,确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列,单击“标记”。 您也可以批量勾选所有应用进程,单击进程列左上方的“批量标记”,进行批量标记。 在标记弹窗中,选择进程“信任状态”。 可选择可疑、可信和恶意三种信任状态。 单击“确认”,完成标记。 父主题:

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的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ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 华为人工智能工程师培训

    本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 人工智能

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 算法备案公示

    算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:语音音频数据。 算法原理:通过深度学习算法,提取语音音频中的特征,并转化为情驱动的情基系数。 输出结果:情基系数。 应用领域:应用于3D数字人文

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  • 调优前:学习表结构设计

    group,join多的场景。 的行/列存储通过定义的orientation属性定义。当指定orientation属性为row时,为行存储;当指定orientation属性为column时,为列存储;如果不指定,默认为行存储。 使用压缩 压缩可以在创建时开启,压缩能够使中的数据以压缩格式存储,意味着占用相对少的内存。

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