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用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如:训练65帧的视频,拼接4张图片,则执行如下命令: bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程如下图所示。训练完成后,关注loss值,
# prints: [[1., 0., 0.]] 运行推理脚本。 python inference.py 由于./docs/CLIP.png图片是一张图表,因此结果值和第一个文本"a diagram"吻合,结果值会接近[[1., 0., 0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle,保证训练数据一致。
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
shell python mslite_pipeline.py 图2 执行推理脚本 图3 MindSpore Lite pipeline输出的结果图片 父主题: 应用迁移
CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算。 image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name
是否必选 参数类型 描述 service_name 否 String 服务名称,支持1-64位可见字符(含中文),只能以英文大小写字母或者中文字符开头,名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 description 否 String 服务备注,默认为空,不超过100个字符。
自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch Analyse 迁移分析工具,可以使用工具扫描用户的训练脚本,识别出源码中不支持的torch API和cuda API信息。 包含在cann toolkit中。 分析工具使用指导 精度调优 msprobe
ModelArts服务提供了业务异常行为感知能力。例如运营平台异常数据感知,安全日志集成等。 ModelArts服务具备遭受攻击时的风险控制和应急响应能力。例如快速识别恶意租户,恶意IP。 ModelArts服务具备攻击流量停止后,快速恢复业务的能力。 云服务域名使用安全及租户内容安全策略 ModelAr
与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。 Wav2Lip模型的输入为任意的一段视频和一段语音,输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网
结构是什么样的? 问题现象 创建模型时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入模型时,ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" torch_npu使用报错看不懂怎么办?应该怎么求助? 如果报错可以首先在昇腾社区论坛以及Gitee的PyTorch Issues中查看是否有类似的问题找到相关线索。如果还无法解决
coco_karpathy_train_567k.jsonl 对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤,过滤出train2014目录下图片对应的数据,并按如下格式重新构建json文件(coco2014_train.json): [ { "id": "0",
据章节。 表1 Workflow 属性 描述 是否必填 数据类型 name 工作流的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64位字符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表
常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320 * 200 * 32;
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀,默认为“obs://”,支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径,需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String