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根据基于calibration的量化方式，使用caffe的sample脚本去量化模型，总是报下面这个错误module 'caffe.proto.caffe_pb2' has no attribute 'ScaleOffsetRecord'请问下这个是哪里没有配置正确那？感谢
层的pooler的输出进行分类任务的训练。 3.2 视觉常识推理 (VCR) 我们将VCR格式化为一个类似于RACE的选择题任务，并对于每张图像中的对象，将覆盖该对象的patch的表示的平均池化值添加到融合模块之前的图像特征序列中。我们还为图像和文本中的对象添加额外的tok
AI市场是如何才能实现企业内共享数据、共享模型、共享API应用呢？如何才能把数据集、模型、API 共享出去呢？ 数据集、模型 我找不到按钮。
cpp][LINE:150]](aclmdlLoadFromFileWithMem failed)补充信息：采用下面转换语句转换的非batch模型能正常运行：atc --model=yolov3.prototxt --weight=yolov3.caffemodel --framework=0
问题现象：数据模型中类型为文件的属性字段，其上传的文件是否由iDME自动管理，未经引用的文件是否会自动定期删除，以免占用太多存储空间（使用场景：A数据实例的a属性为文件类型，a属性先更新为本地1.txt文件，后更新为2.txt文件）解决方案：暂时没有定期删除机制，每次上传的文件都会单独保存，暂时不支持版本管理
P（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。编者看到后，也迫不及待的推广给更多的读者。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。在介绍中，Jim Liang
ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。点击Run in ModelArts，将会进入到ModelArts
1)#训练数据集转换为可输入的矩阵 lstm_model.predict(train_reshaped, batch_size=1)#用模型对训练数据矩阵进行预测 # 测试数据的前向验证，实验发现，如果训练次数很少的话，模型回简单的把数据后移，以昨天的数据作为今天的预测值，当训练次数足够多的时候 #
口助手就自动报数据？用Atlas200制作启动SD卡的时候，为啥一直显示Can not get disk？昇腾|模型官方demo能跑，但是自己的模型不断报错，请问什么原因？怎么保存模型最后推理出来的最终结果，相应的代码是什么，有谁保存过没？网站已经备案成功了，为什么还是不能访问？
【功能模块】今天重新训练了pb模型然后进行到om转换，结果告诉我failure了，可是之前同样的模型转是成功的，不知道为什么，希望老师们可以帮忙看一下，谢谢！附件中是转换日志和pb模型【截图信息】下图是之前成功转过去的om模型
差。 (2) 控制模型复杂度的自动选择 高方差与复杂度的关系： 模型复杂度越高（如神经网络层数、多项式回归的阶数），拟合训练数据细节的能力越强，但也更容易受噪声影响。 验证集的指导作用： 绘制训练误差与验证误差随复杂度变化的曲线（图3）： 当两条曲线均高：模型欠拟合（高偏差），需增加复杂度。
49在入门深度学习时，我建议先学习华为零基础的Ai入门，就是ModelArts-Lab产品。ModelArts是华为面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周
16 大模型，向量数据库，prompt的关系是什么？ 请详细介绍大模型、向量数据库、prompt各自的概念及之间的区别和联系 17 踏入小前端境，大前端境和前端境大圆满分别需要掌握哪些技术栈? 请详细介绍这几个阶段技术能力及区别 18 有哪些非常经典的开源项目？ 参考文章1
用于取随机整数，返回值为张量low：int类型，表明要从分布中提取的最低整数high：int类型，表明要从分布中提取的最高整数1size：元组类型，表明输出张量的形状dtype：返回值张量的数据类型device：返回张量所需的设备requires_grad：布尔类型，表明是否要对返回的张量自动求导。 如： torch
第6章 项目时间管理 进度模型 -> 《进度计划实践标准》 通过把填有项目数据的进度规划工具看做进度模型，可以把项目进度的呈现形式（进度计划）与产生项目进度计划（见 6.6.3.2 节）的进度数据（见 6.6.3.3 节）和计算工具区分开来。
均方根误差RMSE（root mean squared error）均方根误差为均方误差的算术平方根。公式为：python代码为：def get_rmse(records_real, records_predict): mse = get_mse(records_real
己的的麦克风模块无法准确的识别我们说的话，同样的话，因为每个人音色和音调的不同识别出来的结果也不相同，第三就是处理关键词的效果特别差或者说基本上没有，我们最开始的设想是让我们的程序从我们给出的话语中找到有用的关键词比如说“帮我开一下灯”那么关键词就是“开灯”而其他的就是没有意义的
助算法工程师将存量的基于三方框架开发的模型快速迁移至MindSpore生态。根据用户提供的TensorFlow PB或ONNX模型文件，工具通过对模型的计算图（Computational Graph）解析，生成一份具备可读性的MindSpore Python模型定义脚本（.py）以及相应的模型权重（
新手一枚，在华为云数据挑战赛的热身赛中,demo中使用的是GBR来做回归分析，那有没有其他更好的模型来做这件事呢？想拓宽一下知识域
version 2）的火焰检测是一种利用深度学习技术进行目标检测的方法，专门针对火焰这一特定目标进行实时识别和定位。YOLOv2作为目标检测领域的经典模型，以其速度快、精度相对较高的特点，在众多实时应用场景中表现突出。下面将详细介绍YOLOv2的基本原理及其在火焰检测中的应用。
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