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。

 
 

    深度学习输入值 更多内容
  • 深度学习模型预测

    keras_weights_path 是 模型权存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入,通过加载预训

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  • 深度学习模型预测

    keras_weights_path 是 模型权存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入,通过加载预训

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  • 根据选择的输入口返回配置值

    根据选择的输入口返回配置 接口名称 WEB_GetExternalCareraDftParamAPI(后续废弃) 功能描述 根据选择的输入口返回配置 应用场景 根据选择的输入口返回配置 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetEx

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  • 输入

    输入 读取 DLI 表 读取数据 读取模型 从OBS读取 CS V数据 从OBS读取模型 读取parquet数据 读取文本数据 读CSV文件 父主题: 输入输出

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  • 自定义脚本参数输入值无效?

    自定义脚本参数输入无效? 自定义脚本参数值需要满足如下规则: 参数值长度为1-1024位。 可以包含大写字母、小写字母、数字以及特殊字符(_-/.*?:",=+@\[{]})和空格。 禁止出现连续‘.’。 父主题: 自动化运维常见问题

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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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  • 音频输入模块示例-输入

    音频输入模块示例-输入 音频输入模块示例如下所示: #! /usr/bin/python3.7 import hilens import wave def run(): # 构造本地音频文件采集器并将解码后数据保存到wav文件 cap = hilens.Aud

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 执行作业

    预测阈值,最小0,最大1 learning_rate 否 Float 学习率,最小0,最大1 batch_size 否 Integer 批大小,最小1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小1 tree_num 否 Integer 树数量,最小1 tree_depth

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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修改图1红框区域对应。其中,S表示源数据,T表示目标数据,X表示数据特征,Y表示数据标签。 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

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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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  • 数据处理简介

    数据清洗是在数据校验的基础上,对数据进行一致性检查,处理一些无效。例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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  • 算法备案公示

    算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。 输出结果:数字人视频。

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  • 输入参数

    输入参数 在定义“分析任务”时,首先需要定义分析任务的输入参数,该输入参数是用于定义计算公式中的形式参数,它的实际参数是对应于某个属性、或某些属性的(即可能是单或数组),通过3种属性引用类型来约定输入参数如何引用属性的,详细解释如下: 引用本资产属性 利用资产模型对资产进行

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  • HTML输入

    *”号匹配的;“#PART8”,表示取第8个“*”号匹配的。 “#NEXT”标记,表示取当前匹配的标签的下一个标签的。 “#ALL”标记,表示取当前匹配的标签的所有内容作为。 配置的标签有误时,取到的为空,不会报错。 样例 源文件如下: 配置“HTML输入”算子,生成三个字段A、B和C:

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  • 示例-输入

    示例-输入 输入模块示例如下所示: 在调用视频采集器接口时,此处示例是以固件版本大于等于1.0.7时调用视频采集器接口为例,调用接口支持设置视频大小,即支持调用接口hilens.VideoCapture(camera, width, height)时设置视频大小参数“width”和“height”。

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  • HBase输入

    HBase输入 概述 “HBase输入”算子,将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:HBase表列 输出: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 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通表)和phoenix表。

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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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  • 输入参数

    String VCN 服务器 的IP地址,仅输入类型为vcn时需填且必填。 port Integer VCN服务器的端口号,仅输入类型为vcn时需填且必填。 最小:0 最大:65535 username String VCN服务器的帐号名,仅输入类型为vcn时需填且必填。 password

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  • 输入参数

    String VCN服务器的IP地址,仅输入类型为vcn时需填且必填。 port 是 Integer VCN服务器的端口号,仅输入类型为vcn时需填且必填。 最小:0 最大:65535 username 是 String VCN服务器的帐号名,仅输入类型为vcn时需填且必填。 password

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  • 输入变量

    输入变量 输入变量可以理解为模块的参数,通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量,我们可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的可以使用默认,CLI 选项,环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定,输入变量通常在名为 variables.tf

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