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当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置:用来存放源数据集信息,例如本案例中从AI Gallery下载的数据集。
创建表格数据集后,在存储路径下会自动生成以下4个目录。 annotation:版本发布目录,每次发布版本,会在此目录下生成和版本名称相同的子目录。 data:数据存放目录,导入的数据会放在此目录。 logs:日志存放目录。 temp:临时工作目录。
完成分析后,可以查看生成的html文件来进行快速的调优,html文件详情请参考查看诊断报告。 下面以开发环境Notebook为例介绍一个典型的性能调优案例。
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
如果您已经有生成好的数据,可通过如下两种方式将其上传到Notebook中: Summary数据如果在本地,可以在Notebook左侧文件导航栏下新建目录,并通过拖拽等方式将本地数据上传到Notebook该新建目录中,具体请参见上传本地文件至JupyterLab。
{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220906 PyPI 程序包 Yum 软件包 tensorflow 1.15.0
其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时,系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。
estimator.fit(inputs=[input_data], job_name="cifar10-dis") 参数解释: inputs:可选参数,一个list,每个元素都是步骤2中生成的实例; job_name:可选参数,训练任务名,便于区分和记忆。
pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下: 图2 测试音频识别结果 步骤九:在Aishell1测试集上测试 python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径 --input_file aishell.scp 执行完生成推理结果文件
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
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。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验对话问答。