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如果你使用预置算法训练的一个模型精度不高，可以尝试以下哪些方法来再次训练，提高模型精度？
graph failed 问题现象 日志提示：Compile graph failed。 图1 报错提示 原因分析 模型转换时未指定Ascend后端。 处理方法 需要在模型转换阶段指定“--device=Ascend”。 父主题： 常见问题
Modelarts的模型上线一些，你们采用的是要求我们填写包的名称，然后去构造Docker环境给我们跑模型，这样从安全的角度出发确实很好，但是你既然要求我们写包的名字了就把华为的包仓库更新更新啊，有些在modelarts上可以转的包，在构造模型的时候就显示找不到。
最近在看《深度学习》这本书，其中针对容量、误差典型关系时，书上的意思是：模型还属于欠拟合区域，增加容量可以提升模型的的训练效果。本次在第三阶段的垃圾分类建立模型时，准确率为0.6253（见下图），准确率不是太高。如果想提高准确率，增加数据集（容量）能提升准确率吗？谢谢！
我在写模型时，使用了自定义的评分函数，函数如下： def bit_err(y_true, y_pred): err = 1 - tf.reduce_mean( tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf
👍点赞✍评论⭐收藏 🚀前言 计算机可靠性模型是一种用来评估和预测计算机系统在特定条件下正常运行的概率或期望寿命的数学模型。这些模型帮助设计者和工程师理解系统潜在的故障模式，预测系统性能，并在设计阶段采取措施来提高系统的整体可靠性。计算机可靠性模型通常考虑各种因素，包括硬件故障、软件错误、环境因素以及操作失误等。
保险单识别 功能介绍 识别保险单图片上的文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。支持对多板式保险单的扫描图片及手机照片进行结构化信息提取。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素在15px到8192px之间。 图像中保险单区域
用tensorflow实现的YOLOv3模型，利用mind studio进行模型的转化，在model building阶段，提示不支持5维输入？初步估计该问题出现卷积层最后输出的特征图，一共有三个特征图，batch*13*13*18、batch*26*26*18、batch*52
并且跟原始文档有相近的意思。基于这个观察，我们提出了序列级别的对比学习模型 SeqCo（Sequence-level Contrastive Learning）；具体来说，我们把原始文档、人工标注的摘要及模型生成的摘要看作同一个语义表示的三个不同视角并在训练过程中最大化这三者表示
华为开发者大会2023（Cloud） 从大数据到 AI，华为云存算分离方案加速企业大模型应用落地 从大数据到 AI，华为云存算分离方案加速企业大模型应用落地 从大数据到 AI，华为云存算分离方案加速企业大模型应用落地 大数据和AI等业务的数据处理工程中，随着企业的计算量越来越大，底层存储的
【功能模块】atc 模型转换【操作步骤&问题现象】1、atc --model=$mypath.onnx --framework=5 --output=$mypath --soc_version=Ascend3102、ATC start working now, please wait
添加依赖的BO 背景信息 添加依赖的BO时，支持添加内部依赖或外部依赖，内外部依赖使用方法类似，只是在打包发布应用时存在区别。 内部依赖：“Internal dependencies”为内部依赖文件夹，添加的BO服务，在打包应用时也会随应用打包发布出去。 外部依赖：“External
为什么调用API时，无法保存创建人和创建时间？ 不支持修改创建人和创建时间。 父主题： 全量数据服务API相关问题
批量删除的API最多可以同时删除多少条数据？ 批量删除接口最多可以同时删除1000条数据。 父主题： 全量数据服务API相关问题
生效计量单位 操作场景 本文指导您在应用运行态生效计量单位。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“基础数据管理 > 计量单位”，进入“计量单位”页面。 找到需要设置生效计量单位的计量类型，单击。 选择“单位列表”页签，勾选需要生效的计量单位，单击“生效”。
基于VPCEP实现同区域跨VPC访问iDME服务 应用场景 一般情况下，不同VPC内的云资源互相隔离，不支持通过私网IP访问。通过VPC终端节点，您可以使用私有IP地址在两个VPC之间进行通信，就像两个VPC在同一个网络中一样。 本节中的方案主要介绍如何通过VPCEP与iDME云
基于客户服务器直接访问iDME公网服务 应用场景 当用户拥有能支持公网访问的自有服务器，且业务应用服务部署在自有服务器上时，无需其他资源辅助，可直接访问iDME公网服务。 本节中的方案主要介绍用户从能支持公网访问的自有服务器如何经过业务应用服务，直接访问iDME公网服务。本方案具有以下优势：
查看标签分组 操作场景 您可以在应用设计态查看标签分组的基本信息、分组细类和历史记录。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“系统管理 > 主服务标签”，进入标签页面。 选择“标签分组”页签，进入标签分组页面。 找到需要查看的分组，单击该分组名称，进入标签分组详情页面。
经网络模型，其中编码器神经网络接收输入序列并学习提取重要特征，然后解码器神经网络使用该特征来产生目标输出。该范式已经用于生物学和能源预测，其中在里面发挥重要作用的是Attention技术。 递归神经网络模型的示意图问答也能够作为处理序列数据的一个基准，此类神经网络模型的标准
本文记录一下模型部署相关的MindSporeLite模型转换过程：mindir模型转ms模型 这里的ms模型是适用于端侧部署的，所以这个转换可以看成是部署的第一步。 ## 环境 64位X86 ubuntu 16.04 MindSpore 1.1.0 ## clone代码 因为需要
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