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获取某个超参敏感度分析图像的路径 功能介绍 获取某个超参敏感度分析图像的保存路径。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
Session初始化,与使用SDK调测单机训练作业中的1相同。 准备训练数据,与使用SDK调测单机训练作业中的2相同,唯一的不同在于obs_path参数是必选的。 准备训练脚本。
训练作业调测 使用SDK调测单机训练作业 使用SDK调测多机分布式训练作业 父主题: 训练作业
CodeLab的内部环境依托Notebook功能,因此其工作环境,与JupyterLab界面相似。 体验CodeLab 进入CodeLab主页。 从管理控制台总览页进入,展示CodeLab首页。 图2 CodeLab首页 常用功能。
梯度状态监控,用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对,可以精准定位出现问题的step。
4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似,只需要在每一个基本类型(string/number/integer/boolean)的参数下配置index参数,指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求,csv数据必须以英文半角逗号分隔
训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,随机生成相似图像。
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即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集,用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。
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