檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
邏輯模型的參數(shù)信息。 單擊已新建的邏輯模型右側(cè)的“刪除”，可以刪除邏輯模型。刪除操作無法恢復(fù)，請謹(jǐn)慎操作。如果模型包含業(yè)務(wù)表，無法刪除。 單擊已新建的邏輯模型右側(cè)的“轉(zhuǎn)化為物理模型”，可以將邏輯模型轉(zhuǎn)化為物理模型。具體操作請參見邏輯模型轉(zhuǎn)換為物理模型。 單擊已新建的邏輯模型的“邏
后的模型文件。 接口調(diào)用 和未加密模型一樣調(diào)用接口，詳情請見： 創(chuàng)建模型實(shí)例 模型推理 示例-模型管理 父主題： 模型管理模塊
在本文中，我們詳細(xì)介紹了BERT模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow實(shí)現(xiàn)了一個簡單的BERT分類模型。通過本文的教程，希望你能夠理解BERT模型的工作原理和實(shí)現(xiàn)方法，并能夠應(yīng)用于自己的任務(wù)中。隨著對BERT模型的理解加深，你可以嘗試實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)，如問答系統(tǒng)、命名實(shí)體識別等。
準(zhǔn)備模型訓(xùn)練鏡像 ModelArts平臺提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度學(xué)習(xí)任務(wù)的基礎(chǔ)鏡像，鏡像里已經(jīng)安裝好運(yùn)行任務(wù)所需軟件。當(dāng)基礎(chǔ)鏡像里的軟件無法滿足您的程序運(yùn)行需求時，您還可以基于這些基礎(chǔ)鏡像制作一個新的鏡像并進(jìn)行訓(xùn)練。 訓(xùn)練作業(yè)的預(yù)置框架介紹
??????教程全知識點(diǎn)簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
引言 隨著深度學(xué)習(xí)模型在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，模型的安全性和防御能力變得尤為重要。攻擊者可能會利用模型的漏洞進(jìn)行對抗性攻擊，導(dǎo)致模型輸出錯誤的結(jié)果。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的安全與防御，并提供詳細(xì)的代碼示例。 所需工具 Python 3.x TensorFlow
說明SPPNet的特點(diǎn) 說明SPP層的作用 了解Fast R-CNN的結(jié)構(gòu)特點(diǎn) 說明RoI的特點(diǎn) 了解多任務(wù)損失 了解Faster R-CNN的特點(diǎn) 知道RPN的原理以及作用 知道YOLO的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 知道單元格的意義 知道YOLO的損失 知道SSD的結(jié)構(gòu) 說明Detector & classifier的作用
pooling只是一個簡單版本的SPP，目的是為了減少計算時間并且得出固定長度的向量。 RoI池層使用最大池化將任何有效的RoI區(qū)域內(nèi)的特征轉(zhuǎn)換成具有H×W的固定空間范圍的小feature map，其中H和W是超參數(shù) 它們獨(dú)立于任何特定的RoI。 例如：VGG16 的第一個 FC 層的輸入是 7 x
在本文中，我們詳細(xì)介紹了Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras實(shí)現(xiàn)了一個簡單的Transformer模型。通過本文的教程，希望你能夠理解Transformer模型的工作原理和實(shí)現(xiàn)方法，并能夠應(yīng)用于自己的任務(wù)中。隨著對Transformer模型的理解加深，你可以
了超越其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法所必需的計算能力 [1] 。深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大之處在于當(dāng)決定如何最有效地利用數(shù)據(jù)時，它能夠賦予模型更大的靈活性。人們無需盲目猜測應(yīng)當(dāng)選擇何種輸入。一個調(diào)校好的深度學(xué)習(xí)模型可以接收所有的參數(shù)，并自動確定輸入值的有用高階組合。這種能力使得更為復(fù)雜的決策過程成為可能
創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練時間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計算方法。在單機(jī)環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計算能力成為一個關(guān)鍵問題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計算機(jī)視覺問題的過程類似于人類的學(xué)習(xí)過程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個不同的學(xué)習(xí)過程，上半部分是通過使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類問題，下半部分
ror、error張error量error（error張error量error概error念error、error張error量error的error階error、error張error量error數(shù)error學(xué)error運(yùn)error算error）error、error變erro
行落地的。除了將邏輯模型轉(zhuǎn)換外為物理模型外，您也可以參考本章節(jié)直接新建一個物理模型。 本章節(jié)主要介紹以下內(nèi)容： 物理模型設(shè)計時的考慮事項 新建物理模型 新建表并發(fā)布 通過逆向數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入物理表 物理模型設(shè)計時的考慮事項 物理模型要確保業(yè)務(wù)需求及業(yè)務(wù)規(guī)則所要求的功能得到滿足，性能得到保障。
度的理論基礎(chǔ)。 2.1 下沉調(diào)度原理 模型下沉調(diào)度分為兩個階段，模型加載和模型執(zhí)行。 圖4 模型下沉示意圖： 模型加載 模型加載的具體動作和Host調(diào)度類似，即遍歷圖中的所有算子并將其整體下發(fā)至Device流上，區(qū)別在于下發(fā)到流上不立即執(zhí)行。模型加載是一次性的動作，在首次模型執(zhí)行時完成模型加載，如圖4中的過程①所示。
人臉的模樣。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，特征也從原來的邊緣逐步擴(kuò)展為人臉的整體，由整體到局部，由簡單到復(fù)雜。層數(shù)越多，那么模型學(xué)習(xí)的效果也就越精確。 通過例子可以看到，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度加深，模型能學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜的問題，功能也更加強(qiáng)大。 1.4.1 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示 1.4.1.1 什么是深層網(wǎng)絡(luò)？
這是非常經(jīng)典的論述。模型就是機(jī)器學(xué)習(xí)在所有的模型空間中要采用的模型類別，如線性回歸和感知機(jī)模型．策略則是機(jī)器學(xué)習(xí)方法按照什么樣的標(biāo)準(zhǔn)去選擇最優(yōu)的模型，一般也稱之為模型評估方法，如線性回歸的平方損失函數(shù)，我們的策略就是要讓平方損失函數(shù)取到最小值；而算法則是對于策略所選的損失函數(shù)采用
發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)。 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的示意圖問答也能夠作為處理序列數(shù)據(jù)的一個基準(zhǔn)，此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的標(biāo)準(zhǔn)是：一段文字（作為上下文）和一個具體的問題作為輸入，回答的段落作為輸出。值得一提的是，問答模型要求的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型必須能夠理解不同序列集的相關(guān)性和相似性。
大模型能夠解決 AI 模型定制化和應(yīng)用開發(fā)碎片化，它可以吸收海量的知識，提高模型的泛化能力，減少對領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。 大模型一方面激活了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，同時對于 AI 框架的深度優(yōu)化和并行能力都有很高的要求，是深度學(xué)習(xí)框架下將AI做到
遷移學(xué)習(xí)是一種將已經(jīng)在一個任務(wù)上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到另一個相關(guān)任務(wù)上的方法。通過使用預(yù)訓(xùn)練模型，遷移學(xué)習(xí)可以顯著減少訓(xùn)練時間并提高模型性能。在本文中，我們將詳細(xì)介紹如何使用Python和PyTorch進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，并展示其在圖像分類任務(wù)中的應(yīng)用。 什么是遷移學(xué)習(xí)？ 遷移學(xué)習(xí)的基本
