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训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式,当文件少于100个时,可以在OBS Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
Integer 模型部署的实例数,即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比,分配到此模型的流量权重;仅当infer_type为real-t
正常训练过程如下图所示。训练完成后,关注loss值,loss曲线收敛,记录总耗时和单步耗时。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录,例如:outputs/0
service {name}. Please disassociate it and try again. 删除在线服务{ID}失败,因为其已经和AI服务{名称}关联。请先取消关联。 取消对应在线服务的所有AI服务关联后重试。 400 ModelArts.3954 AI resource specification
的最大值。默认值为0.2 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 CutOut 随机擦除,在深度学习中常用的方法,用于模拟物体被障碍物遮挡。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转,沿图片水平