检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
动态调整学习率 学习率的选择是深度学习中一个困扰人们许久的问题，学习速率设置过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率太大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡。但是当我们选定了一个合适的学习率后，经过许多轮的训练后，可能会出现准确率震荡或loss不再下降等情况，说明当前学习率已不
报错信息如下Traceback (most recent call last): File "/home/work/user-job-dir/yolov4/train.py", line 344, in <module> train() File "/home/work/user
很多常见情况会导致反向传播算法出错。 梯度消失 较低层（更接近输入）的梯度可能会变得非常小。在深度网络中，计算这些梯度时，可能涉及许多小项的乘积。 当较低层的梯度逐渐消失到0时，这些层的训练速度会非常缓慢，甚至不再训练。 策略：ReLU激活函数有助于防止梯度消失。 梯度爆炸 如果网络中的权重过
当前ModelArts各功能都只支持有限的框架版本，如果想要使用一个预置框架没有的版本应该如何处理？下面以pytorch 1.5和tensorflow 1.14为例，如何在训练作业预置框架进行动态配置Pytorch 1.5和tensorflow 1.14Pytorch 1.5要基于cuda 10.1版本以上，tensorflow
一．三种模式对比业务开发者：使用自动学习构建模型 AI 初学者：使用预置算法构建模型 AI 工程师：AI 全流程开发 二．AI全流程开发步骤整理 (一).名词解释:机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。 深度学习：机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向
I。华为云作为底座，为华为全栈全场景AI战略提供强大的算力平台和更易用的开发平台。华为云官方网站ModelArts是华为云产品中面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需
已有产品下新增按需规格和按需套餐包 Grow运营管理平台权限申请 登录Grow运营管理平台Console：https://cbc.huaweicloud.com/bm/?src=sidebar#/cloudproduct/growconsole 根据需要申请相应产品的运营权限，需通过主管和产品经理审批。
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这
前言 训练模型表示通过有标签样本学习模型中所有权重w和偏差b的最优值。在监督学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少模型的损失；这一过程称为经验风险最小化。 损失是对糟糕预测的惩罚；损失是之歌数值，表示对个单个样本而言模型预测的准确程度。
本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。
一步提升蒸馏效果。图4：利用知识蒸馏训练宽度可伸缩的DynaBERTw。 宽度和深度同时可伸缩的DynaBERT训练方法在训练DynaBERTw之后，我们进一步使用知识蒸馏来训练宽度和深度的同时可伸缩的DynaBERT。具体地，我们使用已经训练好的的DynaBERTw作为老师模型
【功能模块】【操作步骤&问题现象】在ModelArts平台，利用Acend-910进行训练时，运行时总会出现如下提示：There are 308 node/nodes used reduce precision to selected the kernel!【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
鲲鹏计算平台软件移植初体验 鲲鹏代码迁移是当前业界比较热的话题，本课程以PostgreSQL展示了代码迁移的全流程。 章/节 时长（分钟） 学习目标 使用鲲鹏平台的背景及意义 10 了解鲲鹏平台产生的背景和代码迁移的意义 软件迁移原理和迁移过程 19 掌握软件运行的原理和代码迁移的根本原因
本次训练营学习，托马斯商城这个项目和DevCloud产品让我对部署程序有帮助。DevOps源于Google、Amazon、Facebook等企业实践，2008年PatrickDebois在“Agile 2008 conference”首次提出DevOps术语，由Filckr展示的
然逼真，让大语言模型的生成能力更进一步。 2.PPO 强化学习的训练 2.1 PPO 强化学习概念 大语言模型完成奖励模型的训练后，下一个阶段是训练强化学习模型（RL 模型），也是最后一个阶段。大语言模型微调中训练 RL 模型采用的优化算法是 PPO（Proximal Policy
Arts平台提交训练作业，并持续的获取训练日志直到训练结束。 查看训练过程 ModelArts Training Log 中会展示训练过程中的日志，同时日志也会保存在工程目录下的MA_LOG文件夹。如下图所示，左边是训练任务的状态，右边是云端训练日志的输出，本案例的训练任务需6分钟左右完成。
引言 随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加，单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程，提高计算效率。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。 所需工具 Python 3.x TensorFlow
供运行时资源（例如设备、内存等）管理、模型加载与执行、算子加载与执行、图片数据编解码/裁剪/缩放处理等API库，实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说，就是统一的API框架，实现对所有资源的调用。 3.2 AscendCL
即可完成整个深度神经网络的构建与训练，同时完成后可以立即部署于谷歌云上进入生产环境。3.迁移学习与元学习的运用Cloud AutoML利用了元学习与迁移学习。元学习与迁移学习可以有效利用过去的训练经验与训练数据，这意味着用户不再像过往那样需要提供海量的数据进行模型训练，而只需要提
VIDIA的那篇端到端学习的论文，利用卷积神经网络训练，项目教授了一些工程上的技巧，挑战在于优化神经网络。主要用于教授学生如何使用深度学习，训练无人驾驶汽车。 基于GTA · DeepDrive 加州大学伯克利DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟是由加州
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
