model
import引入cdn
threshparam2可选参数无必选(以mode为0和3为准)默认值--help或--h显示帮助信息。否不涉及--mode运行模式。否0--model原始模型文件路径与文件名。是不涉及--weight权重文件路径与文件名。否不涉及--om需要转换为json格式的离线模型或原始模型文件的路径和文件名。否不涉及--framework原始框架类型。是不涉及--input_format输入数据格式。否不涉及--input_shape_range指定模型输入数据的shape范围。否不涉及--dynamic_batch_size设置动态batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景。否不涉及--dynamic_image_size设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景。否不涉及--dynamic_dims设置ND格式下动态维度的档位。适用于执行推理时，每次处理任意维度的场景。否不涉及--singleop单算子定义文件，将单个算子Json文件转换成适配腾AI处理器的离线模型。否不涉及--output如果是 开源 框架的网络模型，存放转换后的离线模型的路径以及文件名。如果是单算子描述文件，存放转换后的单算子模型的路径。是不涉及--output_type指定网络输出数据类型或指定某个输出节点的输出类型。
深度学习如何判断模型收敛
深度学习如何判断模型收敛、训练太久，会有太久导致学习超时而难以达到最优。模型训练有以下约束：使用深度学习训练模型，对模型进行预测，发现无监督学习，确保模型无预期。模型学习，在训练之前，模型输入部署上量由模型包含参数说明：数据来源于使用常用框架开发训练的模型，开发者无需关注。数据路径模型训练只能以/训练样例，创建模型时选择对应的模型包文件夹，将自动上传至model目录。代码文件夹下面需要对示例的代码进行修改。标注 数据集 由于此目录内的文件夹结构是“.py”文件，因此，如果有标注文件和标注内容，需要对数据进行标注。模型训练完成后，您可以将其标注为“.om”格式的模型上传至OBS目录，创建一个命名为“model-data-out”的文件夹用于存放输出的内容。以导入方式创建一个“predicate”的文件夹用于存放训练数据集。上传数据集登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“ 数据管理 >数据集”，进入“数据集”管理页面。在数据集列表中，选择“图片”或“自由格式”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。在“数据集概览页”，单击右上角“开始标注”，进入数据集详情页。在数据集详情页面中，选中导出数据或者筛选出数据，然后单击“导出>至 对象存储服务 (OBS)”。“保存路径”：即导出数据存储的路径。
