【ModelArts】模型训练时报错

【功能模块】ModelArts训练作业中【操作步骤&问题现象】1、执行训练作业时，运行失败报错【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

模型训练出错

Launch graph failed, graph id: 0 Traceback (most recent call last): File "main_finetune.py", line 312, in main(args) File "main_finetune.py"

【MindSpore1.6.1】【模型训练】inceptionv4模型训练出错

【功能模块】环境：昇腾910A  driver21.04镜像使用的：https://ascendhub.huawei.com/#/detail/mindspore-modelzoo 下的21.0.4代码使用的：https://gitee.com/mindspore/models/tree/r1

ModelArts 模型训练自动中止

你好我想问下普通用户是有训练时长的限制吗，我的训练作业训练到一半自动停止了，日志中也没有任何错误输出提示，日志见附件，期待你们的解答～

【CANN训练营】CANN训练营_昇腾AI趣味应用实现AI趣味应用（上）随笔

加载模型文件并构建输出内存：从文件加载离线模型AnimeGAN.om数据，需要由用户自行管理模型运行的内存，根据内存中加载的模型获取模型的基本信息包含模型输入、输出数据的数据buffer大小；由模型的基本信息构建模型输出内存，为接下来的模型推理做好准备。 3.数据预处理：对读入的图像数据进行预处理，然后构建模型的输入数据。

【Mind】【模型训练model.train】训练时间越来越长

【功能模块】本地CPU，mindspore1.2版本，做MNIST手写体实验，非常简单的3层全连接网络。model.train【操作步骤&问题现象】1、模型训练的时候，每一步的训练时长越来越长2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

模型训练速度极慢

【功能模块】mindspore模型迁移【操作步骤&问题现象】1、第一个版本：10s/step, 通过对模型的各个模块测试后发现模型网络计算花费的时间为1.5s/step。由于这个版本中对数据加载的数据进行了分词等一系列operation，我希望通过简化对数据的operation来缩短其他部分的时间。因

大规模模型训练

大规模模型训练涉及多GPU时的并行、通讯以及模型过大等问题。并行方式对于n个GPU数据并行：不同的GPU输入不同的数据，运行相同的完整的模型。模型并行：不同的GPU运行模型的不同部分，比如多层网络的不同层；如果模型能够放进单个GPU的显存中，可以使用数据并行加速。如果模型不能够放

模型训练出错

美食23分类训练时模型出错，日志如下：

联邦学习，打破模型训练数据安全限制难题

自数据建立虚拟的共有模型，并且共同获益体系4）个性化模型：根据用户特性，提供匹配的算法、模型和推理结果5）在用户或特征不对齐的情况下，数据间通过交换加密参数达到知识迁移的效果2、NAIE平台联邦学习架构及关键特性NAIE联邦学习作为运营商各层AI架构的基础在线训练能力：1）遵从A

【模型训练】模型训练过程中，报错shape不匹配

【问题现象】  模型训练过程中，sess.run时显示shape不匹配  【原因】 batch_size=20,label的tensor是[20,1], 但是predict的结果是[20,5],所以label要转为one-hot形式【问题解决】 训练过程中数据集变成one hot形式 

tensorflow学习：准备训练数据和构建训练模型

Variable来声明来创建变量，它是会变的，在训练中学习到的，所以给它的初值是多少是无所谓的 然后就是怎么样来训练模型了 训练模型就是一个不断迭代不断改进的过程 首先是训练参数，也就是超参，一个是迭代次数train_epochs，这里设置为10，根据复杂情况，可能上万次都可能的。一个是学习率learning_rate，这里默认为0

大模型—AI巨头的角力场

大模型，近期已成为AI产学界的高频词汇，显然，人工智能领域已进入“炼大模型”时代。 深度学习技术兴起的近10年间，AI模型基本上是针对特定应用场景需求进行训练的小模型。小模型用特定领域有标注的数据训练，通用性差，换到另外一个应用场景中往往不适用，需要重新训练。另外，小模型的训练方

【Atlas300】【模型训练】在服务器上做模型训练的优势

正常流程是否为，在X86平台搭配GPU训练模型，后将训练好的模型转为Atlas300做模型推理。可否在服务器使用Atlas300完成caffe、caffe2等模型训练，Atlas300可有在模型训练上的优势。

mmdetection在自己的数据集上训练检测模型

和 aimhabo 的回答 生成coco json文件的代码中 class_name的标签名称与 训练代码配置文件和coco.py文件和  测试的标签类别文件（eval.py）中的classes的标签名称要一致。 Ref: 正确跑通自己数据集的博客： https://bbs.huaweicloud

mmdetection在自己的数据集上训练检测模型

aimhabo 的回答 生成coco json文件的代码中 class_name的标签名称 与代码中的：训练代码配置文件、coco.py文件、测试的标签类别文件（eval.py）中的classes的标签名称要一致。 Bug4: mmdet - ERROR - The testing results

Python双色球训练模型

0001, solver='lbfgs', verbose=10, random_state=1, tol=0.0001) # 训练模型 model.fit(X, y) # 预测下一期开奖号码 next_data = pd.read_csv('next_data.csv')

模型训练出错

使用ResNet50预置算法训练美食分类模型

到本地查看。 训练日志中会打印一些训练的精度和训练速度等信息。 训练生成的模型会放到训练输出位置OBS路径下，可以参考此文档，到OBS中将其下载到本地使用。 模型部署 导入模型 点击“创建模型”按钮，创建模型。 按照如下提示，填写导入模型的字段。 名称：自定义