本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
猜你喜歡：ai模型訓(xùn)練平臺(tái)由普通用戶組成，要求模型需要另外準(zhǔn)備好開發(fā)和運(yùn)行。模型準(zhǔn)備請(qǐng)參見模型準(zhǔn)備。 數(shù)據(jù)集 準(zhǔn)備由于mask和maskTensorRT的模型暫不支持，因此要求所有的輸入輸出參數(shù)由模型訓(xùn)練過程中，需要用戶手動(dòng)下載或手動(dòng)下載。模型下載請(qǐng)參見《Ascend310MindStudio基本操作》中的“模型管理”章節(jié)。根據(jù)實(shí)際需要自行將模型下載到本地，并上傳到確保Python安裝服務(wù)器。切換到Python3.7.5安裝目錄，執(zhí)行如下命令下載模型定義文件。參數(shù)解釋：顯示幫助信息。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
猜您想看：參數(shù)解釋：量化的簡易配置文件路徑。參數(shù)解釋：retrain量化推理階段的batch數(shù)。參數(shù)解釋：測(cè)試數(shù)據(jù)集路徑。參數(shù)解釋：用于篩選訓(xùn)練集路徑下包含該關(guān)鍵詞的文件，若未定義，則默認(rèn)訓(xùn)練集路徑下所有文件作為訓(xùn)練集。參數(shù)解釋：驗(yàn)證數(shù)據(jù)集路徑。參數(shù)解釋：用于篩選訓(xùn)練集路徑下包含該關(guān)鍵詞的文件，若未定義，則默認(rèn)驗(yàn)證集路徑下所有文件作為驗(yàn)證集。參數(shù)解釋：用于讀取數(shù)據(jù)集的線程數(shù)，根據(jù)硬件運(yùn)算能力酌情調(diào)整。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
智能推薦：參數(shù)解釋：數(shù)據(jù)集亂序的緩存大小，根據(jù)內(nèi)存空間酌情調(diào)整。參數(shù)解釋：數(shù)據(jù)集重復(fù)次數(shù)，若為0則無限循環(huán)。參數(shù)解釋：TensorFlow運(yùn)行一次所使用的樣本數(shù)量，根據(jù)內(nèi)存或顯存大小酌情調(diào)整。參數(shù)解釋：ResNetV150模型的官方權(quán)重checkpoint文件路徑，若未提供，則自動(dòng)下載。參數(shù)解釋：重訓(xùn)練保存間隔。參數(shù)解釋： RMS PropOptimizer優(yōu)化器的動(dòng)量。參數(shù)解釋：訓(xùn)練迭代次數(shù)。該模型即可在TensorFlow環(huán)境進(jìn)行精度仿真又可在騰AI處理器部署。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
