【mindspore】【export】不能导出模型

cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/cv_mobilenetv2_fine_tune.html）已经完成模型微调。【截图1】【问题1 ：不能使用多卡训练。run_distribute需要调整为false】2、执行python export.py 报错 cannot

omg tensorflow模型转化失败

--model=/opt/DDK/RETINA_FACE/model.pb --framework=3 --output=rec2 指令转化我的tensorflow模型，报错如下问题：1、有没有omg相关的例子和详细使用手册，目前我只找到比较简单的使用方法            https://support

【Free Style】深入Go语言模型(2)：Go语言汇编指令简介

前言在学习深入学习Go语言的过程中，需要大量阅读Go语言的汇编代码来查看Go运行的运行原理，那么本文将简单介绍Go语言的汇编指令语法，让大家后续可以简单读懂Go的汇编指令。简介Go语言的汇编是基于Pan9汇编语言的风格(https:9p.io/sys/doc/asm.html)大

浅谈学习ModelArts+华为HiLens

和“评估结果”等信息。也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。步骤5：转换模型在ModelArts管理控制台中，选择左侧导航栏的“AI应用管理 > 模型转换”，进入模型转换列表页面。单击左上角的“创建任务”，进入任务创建任务页面。

ModelArts使用强化学习内置环境

训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。 #### 导入模型 1. 在ModelArts管理控制台，选择“模型管理 > 模型”。 2. 在模型列表页面，单击“导入”。进入导入模型页面，参考如下说明填写关键参数。 “元模型来源”：选择“从训练中选择”。然后在“选择训练作

《Spark机器学习进阶实战》——1.3.3　半监督学习

3　半监督学习半监督学习介于监督学习与无监督学习之间，其主要解决的问题是利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类，从而达到减少标注代价、提高学习能力的目的。在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是该模型首先需要学习数据的内在

机器学习案例（九）：语言检测

语言检测是一项自然语言处理任务，我们需要识别文本或文档的语言。几年前使用机器学习进行语言识别是一项艰巨的任务，因为关于语言的数据并不多，但随着数据的轻松可用，已经有几种强大的机器学习模型可用于语言识别。因此，如果想学习如何训练机器学习模型进行语言检测，那么本文适合你。 文章目录

ICT深度观察十大趋势

日前，由中国信息通信研究院主办的“2021中国信通院ICT+深度观察报告会”在北京举办。会上，中国信通院副院长余晓晖发布了“ICT深度观察十大趋势”。他表示，展望未来十年，数字化浪潮会进一步加快，ICT产业将迎来更大的发展机遇。 ICT深度观察十大趋势分别为： ▶  数字经济融合创新，助力经济体系优化升级

DevCloud板块学习资料汇总

com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXV001+2018.5/about本帖子不定时更新，欢迎大家一起来学习！

华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术”—— 法：场景篇

条数据调一下是合适的，但是针对尚未从业务上收敛、抽象的任务，是没法调的，也就是用少量数据没法教会大模型干活。 另外还有一个，就是“风险可控”，当然这背后虽然可以建立一套AI安全的玩儿法，但是无论如何AI大模型的“幻觉”是一种不

一文搞懂网络通信的基石✅IO模型与零拷贝

为了解决这个问题，我提出一种“IO模型”：让小菜先去干别的活，等其他部门的接口好了再通知小菜回来完成这个开发任务 步入正题，常见的IO模型分为五种：同步阻塞IO模型、同步非阻塞IO模型、多路复用IO模型、信号驱动IO模型、异步IO模型 处理流程 为了更好的理解IO模型，先举个体现总体流程的下载文件案例：

深度学习核心技术精讲100篇（四十二）-Seq2seq框架下的文本生成

前言 文本生成，旨在利用NLP技术，根据给定信息产生特定目标的文本序列，应用场景众多，并可以通过调整语料让相似的模型框架适应不同应用场景。本文重点围绕Encoder-Decoder结构，列举一些以文本摘要生成或QA系统文本生成为实验场景的技术进展。 Seq2seq框架

手把手教你炼大模型.第2讲——大规模语言模型并行训练系统和算法

atc模型转换报错

使用atc模型转换工具时报错，执行的命令为 sudo env "LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/20.0.0.B036/x86_64-linux_gcc7.3.0/atc/lib64/" /usr/local/As

卷积神经网络模型之——LeNet网络结构与代码实现

为10（表示有10种类别）。 self.fc3 = nn.Linear(84, 10) 使用pytorch搭建LeNet 搭建一个网络模型，最少需要分两步进行 1. 创建一个类并继承nn.Module import torch.nn as nn # pytorch:通道排序：[N

【机器学习基础】特征工程常用操作

样就使得不同特征之间具有可比性。当通过梯度下降法进行模型求解时，可以降低迭代次数，更快的收敛到最小值。树模型并不需要归一化。 1.2 统计值 可以计算出特征的均值，最大值，最小值等，利用这些信息构造出新的特征。比如，要想判断某人是否购买某一部手机，可以计算出他以往购买的手机的

【转载】吴恩达来信2022-08-05：强化学习的发展

Andrew亲爱的朋友们，在准备学习机器学习专业课程的第三课时（其中包括强化学习的内容），我认真思考了为何强化学习算法在使用上仍是非常苛刻的。它们对超参数的选择非常敏感，有超参数调优经验的人可能会获得10倍或100倍的性能提升。十年前，使用有监督深度学习算法同样苛刻，但随着建立有监督模型的系统方法的