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可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
小到大进行排序,从中找到第一个满足资源需求的显卡进行部署。例如有三个显卡a、b、c,每个显卡显存资源是8G,剩余显存资源是2G、4G、6G,有应用A 需要显存3G,则会调度到b显卡上。 当应用需要使用的GPU显存资源大于单个GPU卡显存时,支持以多显卡方式进行资源调度,调度时会占
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。 1
我的课堂 账号获取 加入教学课堂 查看教学课堂 完成作业 完成实验 查看成绩和答案 加入直播课 父主题: 学习空间
Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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
我的考试 加入考试 完成考试 查看成绩和答案 父主题: 学习空间
如何获得开发者认证的学习材料? 华为云开发者学堂提供在线的视频课程,在线实验,相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套
导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程,创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
获取Classroom学生账号 登录给老师提供的邮箱。 找到发件人为“MailSender [system@info.huaweicloud.com]”,邮件标题为“新建用户名和初始密码”的邮件。 从中获取账号名、用户名、初始密码及Classroom链接。 登录Classroom
微认证课程学习的形式是什么样的? 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 微认证课程学习常见问题
查看具体内容。 进入到具体的章节之后,可以在资料模块完成知识的学习,在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮,可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮,可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一:通过Classroom的导航链接进行返回(推荐此种方案)。
多页面重复的关键字会降低搜索引擎权重,建议批量设置后再针对每个页面的内容单独修改,以确保收录效果。 图3 网站TDK设置 对文章进行单独的设置,单击需要独立设置的文章的编辑按钮,输入对应的信息,单击“确定”。 图4 文章TDK设置 对产品进行单独的设置,单击需要独立设置的文章的编辑按钮,输入对应的信息,单击“确定”。
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极
通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源(实操作业、考试等)的学员学习数据 父主题: 培训管理