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检查依赖包路径是否能被识别 代码如果在本地运行,需要将“project_dir”加入到PYTHONPATH或者将整个“project_dir”安装到“site-package”中才能运行。
图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。
CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练
id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
communication - retransmission 通信维度,识别通信重传问题,单次重传耗时4秒以上。 memory 内存维度,识别异常内存算子。 dataloader 数据加载维度,异常耗时的数据读取将会导致明显的训练性能劣化。
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
图2 添加AppCode 单击使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署案例中创建的在线服务名称,进入在线服务详情页,单击“修改”,进入修改在线服务页面。
如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。
当前ModelArts支持如下类型的标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。
accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型版本。
图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,预测API切换域名后,由于内网VPC无法识别公网域名,请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题: 产品变更公告
moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune? 问题现象 使用MoXing训练模型,“global_step”放在Adam名称范围下,而非MoXing代码中没有Adam名称范围,如图1所示。其中1为使用
下表为具体说明: 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后,系统会自动识别上传文件名称,单击“上传”,开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。
occluded:必选字段,标注内容是否被遮挡(0表示未遮挡) difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence:可选字段,标注目标的置信度,取值范围0-1之间。 bndbox:必选字段,标注框的类型,标注信息请参见 表2 。
difficult String 标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence Double 置信度,数值类型,范围0<=confidence<=1,表示机器标注的置信度。 position Object 标注对象的位置信息,详细请见表5。