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。

 
 

    深度学习数据集格式 更多内容
  • 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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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列

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  • 创建项目

    对项目的简要描述。 “数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”:需填写创建数据集所需的参数,包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”:您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集,用于创建自动

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  • ModelArts中常用概念

    预置常用模型和算法,您可以直接获取使用。您也可以将自己开发的模型、算法或数据集分享至市场,共享给个人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能

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  • 准备数据

    预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集,数据格式支持csv格式。表格数据集的具体介绍请参见表格数据集简介。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“ CS V (逗号分隔)(*

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  • 创建项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 创建项目

    可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “

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  • 导入和预处理训练数据集

    # print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集,该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 转换镜像格式

    转换镜像格式 通过qemu-img工具转换镜像格式 通过qemu-img-hw工具转换镜像格式

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  • 镜像格式转换

    镜像格式转换 操作背景 当前版本仅支持zvhd2格式的镜像,需要参考本节内容,将其他格式的镜像转换为zvhd2格式。 前提条件 已参考工具准备章节获取镜像格式转换工具qemu-img-hw及SHA256校验码并完成完整性校验,详情请参考如何对软件进行完整性校验?。 操作步骤 登录宿主机,执行以下命令设置权限。

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  • Teradata格式

    Teradata格式 以YYYYMMDD格式输入的日期 输入 输出 1 2 3 SELECT 1 FROM tb_dt_fmtyyyymmdd WHERE JobName ='${JOB_NAME}' AND TXDATE = ${TX_DATE} - 19000000; SELECT

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  • 视频格式

    视频格式 255:Auto 2:SIF 4:CIF 15:4SIF 20:4CIF 287:720P 25/30Hz 1567:720P 50/60Hz 44:1280*1024 313:1080P 25/30Hz 1593:1080P 50/60Hz 1337:1080P 50Hz

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  • 镜像常见格式

    镜像常见格式 镜像服务 目前支持多种格式,而在镜像服务内部统一使用镜像服务自研格式ZVHD或ZVHD2。 常见镜像格式说明请参考表1。 表1 镜像常见格式说明 镜像格式 介绍 备注 ZVHD 云服务内部自研格式,采用ZLIB压缩算法,支持顺序读写。 镜像服务底层通用格式。镜像服务导入和导出支持格式。

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  • 添加图片时,图片大小有限制吗?

    目录导入”方式导入到已有数据集。 方法2:使用同步数据源功能。将图片上传到数据集输入目录下(或者其子目录),单击数据集详情页中的“同步数据源”将新增图片导入。需注意的是,同步数据源同时也会将OBS已删除的文件从数据集也删除,请谨慎操作。 方法3:新建数据集。将图片上传至OBS任意

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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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AI应用的低门槛、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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  • 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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  • 创建项目

    对项目的简要描述。 “数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”:需填写创建数据集所需的参数,包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”:您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集,用于创建自动

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