自动驾驶网络系列三：网络运行功能的新ISOAP（我的香皂）模型

用的功能描述模型之间关系总结如下：                                               上面的运维活动归纳更多是便于记忆，交流的，实际活动要复杂的多。现在一般用eTOM模型来描述业务，下面主要分析一下这个模型。1.2eTOM模型框架易用性不佳02年制定的eTOM

PPOCR 检测器配置文件参数详解

cal_metric_during_train 设置是否在训练过程中评估指标，此时评估的是模型在当前batch下的指标 true \ load_static_weights 设置预训练模型是否是静态图模式保存(目前仅检测算法需要) true \ pretrained_model 设置加载预训练模型路径 .

爱（AI）美食美食图片分类大赛——第三名方案分享

2的训练结果。Stage 3：图像输入尺寸为500，关闭cutmix，损失函数采用CrossEntropyLoss，在Stage 2模型的基础上训练获得5个模型快照，选择val_acc最高的模型，作为最终的训练结果。模型性能单模型，验证集上acc为99.4%，提交到modelarts上，测试集的acc为99

ocr的mobilenet模型，转换失败，解析caffemodel有问题

ErrorNo: -1(failed) ATC Parse graph domi::FAILED[ERROR] GE(3444,atc):2020-10-13-16:12:49.833.871 [framework/domi/offline/main.cc:1193]3444 main: ErrorNo:

【云享新鲜】社区周刊·Vol.120-华为云发布盘古大模型3.0；携手伙伴共生共赢，成就开发者英雄之路

  【HDC.Cloud 2023】AI重塑千行百业 华为云发布盘古大模型3.0和昇腾AI云服务 摘要：在华为开发者大会2023（Cloud）上，华为常务董事、华为云CEO张平安重磅发布盘古大模型3.0和昇腾AI云服务。     【HDC.Cloud

【转载】MindSpore大V博文之架构系列（四）——端边云全场景统一的AI框架的挑战和解决思路

现一次训练无缝部署、端云训练共模型。【统一IR】MindSpore core的统一IR，保证了端云模型/算子定义的一致性，使得云侧训练的模型可以无缝的部署在端侧。同时，对于端侧训练，可以和云侧使用一致的IR进行模型的重训。统一IR定义了模型的逻辑结构和算子的属性，并且与模型的持久

【组队学习】Task03：学习BERT和GPT

基本使用思路：查找预训练好的模型，在别人已有模型基础上进行自主化训练 基于MRPC的BERT代码实现 篇章小测 1、问题4: BERT预训练时mask的比例，可以mask更大的比例吗？ 2、问题5: BERT如何进行tokenize操作？有什么好处？ 3、问题6: GPT如何进行to

用yolov3-resnet18预置算法进行物体识别训练运行失败

目前数据集内含1900张照片训练集0.9未改变超参报错请各位帮忙看一下！！！谢谢！！！

昇腾 AI 开发者创享日：开发者进阶路上的 buff 加成

业，昇腾 AI 依托技术创新不断深入。昇腾 AI 开发者创享日首站选择三秦沃土西安，在西安本地昇腾 AI 有着丰富的创新驱动案例。 人工智能计算中心是城市公共算力的基础设施。基于昇腾 AI 基础软硬件平台打造的西安未来人工智能计算中心作为陕西省秦创原创新驱动平台人工智能产业创新基

【SS928V100_SDK_V2.0.2.0】模型推理报错

cc:453][LoadSo][tid:6998][AICPU_PROCESSER] Single so manager init failed, soFile is /usr/lib64/aicpu_kernels/libcpu_kernels.so.[EVENT] CCECPU(6998,main_test):1970-01-02-01:18:02

【atlas300】【amct模型量化，atc模型转换】resnet50, mobilenetv2转离线失败（硬件论坛发过）

【功能模块】转离线模型【操作步骤&问题现象】1、amct工具量化成功（frozen pb），量化后的模型中自动插入AscendDequant,AscendWeightQuant等算子2、使用atc工具将量化后模型转离线， 失败，在check_result.json文件中发现上述自

力压Tramsformer，ConvNeXt成了CNN的希望

进行了粗略的控制，尽管在中间步骤中，FLOPs 可能高于或低于参考模型。所有模型都在 ImageNet-1K 上进行训练和评估 2.1、训练技巧 除了网络架构的设计，训练过程也会影响最终的性能。视觉变形金刚不仅带来了一组新的模块和架构设计决策，而且还为视觉引入了不同的训练技术（例如 AdamW 优化器）。这

从零开始学keras之生成对抗网络GAN

样本来训练判别器，就和训练普通的图像 分类模型一样。(5) 为了训练生成器，我们要使用 gan 模型的损失相对于生成器权重的梯度。这意味着，在每一步都要移动生成器的权重，其移动方向是让判别器更有可能将生成器解码的图像划分为“真”。换句话说，我们训练生成器来欺骗判别器。 训练gan的技巧

ModelArts AI市场算法CopyNET使用指导

pre_trained_weights # 预训练向量 │ ├── vectors_10000.txt │ └── vectors_3000.txt ├── train.py # 训练脚本 ├── train_logs # 训练日志 └── trained_model # 模型保存 ├──

【Atlas 300I 3010产品】【ATC int8模型编译功能】怎么编译量化生成INT8 om模型

【功能模块】ATC int8 om 模型编译【操作步骤&问题现象】1、本人通过ATC 工具能够编译生成fp16的模型，但是性能不能达到我的预期，所以想生成in8 om 做推理。2、但是查询ATC help 发现仅支持fp16 等，如图，所以离线编译int8 om模型 应该怎么做？  求助！！

【深度学习 | 梯度那些事】 梯度爆炸或消失导致的模型收敛困难？挑战与解决方案一览， 确定不来看看？

或爆炸等问题。实验证明，在训练深度神经网络时使用Xavier初始化可以加速收敛并提高模型性能。 He初始化：He初始化，也称为He正态分布初始化，是一种用于神经网络权重初始化的方法。它由Kaiming He等人在2015年提出，并被广泛应用于深度学习模型中。He初始化旨在解决激活函数为线性修正单元（Rectified

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深度学习：VGG（Vision Geometrical Group）论文详细讲解

第一种方法：固定S，我们采用两个尺寸，分别为256和384（也就是说用S=256训练一个模型，让后用S=384训练一个模型，最后集成两个模型的结果）。为了加速训练，我们初始化S=256的参数，然后训练收敛后，把它256的参数用作384参数的初始化。 第二种方法：多尺度训练，也就是是说S不在固定，我们选用了一个S的范围：[S_min

构建基于AI的上网行为管理软件的代码指南

data["behavior_category"] 3. AI模型 构建AI上网行为管理软件的核心是AI模型。你可以使用深度学习技术来构建分类模型，以识别和分类用户的上网行为。 python # 使用Python的TensorFlow和Keras构建深度学习模型import tensorflow as

自动学习声音分类的任务，训练作业失败，请专家解答