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人工智能学习入门
知,掌握Python的基础语法。 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 故障识别与根因定位服务实操 该实验旨在指导用户短时间内
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使用MindSpore进行可视化调试调优
掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提: 1.运行训练脚本,查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.使用MindSpore可视化调试调优组件优化模型 温馨提示:详情信息请以实验页面:https://lab
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则会导致声音模型训练失败。 每个音频文件需要匹配一个文本txt文件,且音频内容必须与文本内容完全一致,示例如图2所示。系统会自动使用传入的文本匹配音频。 图2 音频压缩文件示例 制作声音模型 准备好音频文件后,就可以上传至 MetaStudio 控制台,进行声音训练。详细操作如下所示:
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