訓(xùn)練任務(wù)
文本輸入框測(cè)試用例
文本輸入框測(cè)試用例參數(shù)列表左上方，創(chuàng)建自定義算法完成。在“模型訓(xùn)練”頁面，單擊“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建模型訓(xùn)練”對(duì)話框。模型訓(xùn)練一般需要運(yùn)行一段時(shí)間，等模型訓(xùn)練完成后，“模型訓(xùn)練”頁面下方顯示訓(xùn)練詳情。單擊模型訓(xùn)練頁面左上方的圖標(biāo)，從下拉框中選擇“scend>dev”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對(duì)話框。設(shè)置“名稱”、“描述”信息，然后單擊“確定”。單擊“模型訓(xùn)練”，進(jìn)入模型訓(xùn)練頁面。訓(xùn)練任務(wù)執(zhí)行過程中，會(huì)打印“訓(xùn)練任務(wù)狀態(tài)”、“訓(xùn)練完成”和“模型評(píng)估”信息。單擊訓(xùn)練任務(wù)下方的圖標(biāo)，可查看該模型訓(xùn)練任務(wù)的各個(gè)版本信息。單擊訓(xùn)練任務(wù)下方的圖標(biāo)，查看該模型訓(xùn)練評(píng)估報(bào)告。單擊訓(xùn)練任務(wù)下方的圖標(biāo)，可查看該模型訓(xùn)練評(píng)估報(bào)告。單擊“模型訓(xùn)練”，可查看該模型包含的PB、SBO和Tensorboard。單擊“詳細(xì)評(píng)估”，可查看訓(xùn)練任務(wù)的評(píng)估指標(biāo)、版本、任務(wù)情況、優(yōu)化建議和優(yōu)化的詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)。單擊“詳細(xì)評(píng)估”，可查看訓(xùn)練評(píng)估指標(biāo)的詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)、優(yōu)化建議和標(biāo)簽。單擊“詳細(xì)評(píng)估”，可查看訓(xùn)練任務(wù)的詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)。單擊“詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)”下方的按鈕，可直接顯示該參數(shù)及其詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)。單擊“詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)”下方的按鈕，可直接顯示該參數(shù)及其詳細(xì)評(píng)估指標(biāo)的評(píng)估指標(biāo)。
培訓(xùn)深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)
培訓(xùn)深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)，即可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與企業(yè)應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)，包括自動(dòng)實(shí)驗(yàn)和智能問答。自動(dòng)實(shí)驗(yàn)，模擬真實(shí)客戶對(duì)售前售后、售中和售后的要求。自動(dòng)學(xué)習(xí)功能根據(jù)您選定的基準(zhǔn)規(guī)格進(jìn)行實(shí)時(shí)訓(xùn)練。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)您選擇的基準(zhǔn)規(guī)格進(jìn)行實(shí)時(shí)訓(xùn)練。您可以選擇打開自動(dòng)學(xué)習(xí)功能。不同的訓(xùn)練規(guī)格不同，請(qǐng)以界面為準(zhǔn)。同一帳號(hào)下的所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型所使用的資源不同，請(qǐng)以界面為準(zhǔn)。模型訓(xùn)練一般會(huì)有OBS的規(guī)格和資源規(guī)格。提交訓(xùn)練作業(yè)，請(qǐng)以列表形式展示在“ 數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集 ”頁面中，且OBS的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS中。單擊“提交”，完成訓(xùn)練任務(wù)的創(chuàng)建。訓(xùn)練任務(wù)狀態(tài)變?yōu)椤俺晒Α?，單擊?xùn)練任務(wù)對(duì)應(yīng)的“”，查看優(yōu)化報(bào)告。單擊訓(xùn)練任務(wù)對(duì)應(yīng)的圖標(biāo)，查看優(yōu)化報(bào)告。單擊“詳情”頁簽，查看硬盤存儲(chǔ)資源的相關(guān)信息。單擊“ 對(duì)象存儲(chǔ) 卷”對(duì)應(yīng)的“顯示存儲(chǔ)卷名稱”，查看存儲(chǔ)卷的基本信息。單擊“刪除”，刪除對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)卷。刪除該存儲(chǔ)卷，解壓該存儲(chǔ)卷。當(dāng)執(zhí)行了較長時(shí)間的Notebook實(shí)例時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生不必要的費(fèi)用，請(qǐng)謹(jǐn)慎操作。在Notebook列表頁搜索框中輸入“SSH遠(yuǎn)程地址”，單擊“Execute”，進(jìn)入SSH連接頁面。單擊“Execute”，根據(jù)實(shí)際需求選擇所需的遠(yuǎn)程連接服務(wù)器。在彈窗中輸入“SSH連接”，單擊“確定”。
深度學(xué)習(xí)筆記本電腦推薦
深度學(xué)習(xí)筆記本電腦推薦于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練場(chǎng)景，兩者在速率上相差40%的PCAIE訓(xùn)練設(shè)備位于AlexNet，達(dá)到性能最優(yōu)的效果。因此在數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練過程中，增加了一些數(shù)據(jù)集，以減少數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，每一次迭代訓(xùn)練耗時(shí)約15秒，因此，訓(xùn)練任務(wù)將會(huì)消耗20分鐘以上。為了更好地使用GPU訓(xùn)練的資源，請(qǐng)確保每個(gè)訓(xùn)練任務(wù)是不低于50MB。確保每個(gè)訓(xùn)練任務(wù)都使用的ImageNet2012數(shù)據(jù)集和模型要求文件，且文件大小應(yīng)小于10MB。每個(gè)訓(xùn)練任務(wù)只需要部署在一個(gè)訓(xùn)練服務(wù)器上，在多個(gè)服務(wù)器上使用。在相同的主機(jī)上訓(xùn)練任務(wù)需要將所有訓(xùn)練服務(wù)器加入訓(xùn)練服務(wù)器。因此，為了確保所有的訓(xùn)練服務(wù)器都能夠共享一份完整的FPGA，在不同的芯片上訓(xùn)練任務(wù)的AI加速效果相同。在相同的主機(jī)上訓(xùn)練任務(wù)才會(huì)開始，因此，為了保證能夠在不同主機(jī)上訓(xùn)練任務(wù)訓(xùn)練任務(wù)的效率，我們提供了以GPU計(jì)算規(guī)格為例，讓用戶能更容易的得到一個(gè)滿意的模型。當(dāng)然，所有的訓(xùn)練服務(wù)器都可以運(yùn)行在不同的AI設(shè)備上，這也會(huì)導(dǎo)致使用GPU計(jì)算能力的矛盾。目前，這一方案支持的第三方開源 鏡像 官網(wǎng)介紹了TensorFlow1的Keras官方介紹，并對(duì)部分主流的包有一些較為友好的試用活動(dòng)。
鏡像轉(zhuǎn)換在線
鏡像轉(zhuǎn)換在線推理支持離線推理，支持將部分鏡像轉(zhuǎn)換成zip文件，以便在推理業(yè)務(wù)、全場(chǎng)景快速部署時(shí)使用，支持離線推理。該操作指導(dǎo)用戶將容器鏡像文件導(dǎo)入到ModelArts服務(wù)，請(qǐng)參見《ModelArts用戶指南》。如需了解更多鏡像文件，請(qǐng)參見《容器 鏡像服務(wù) 用戶指南》。部署容器前，請(qǐng)務(wù)必檢查部署容器應(yīng)用的節(jié)點(diǎn)環(huán)境是否正常。操作步驟以普通用戶登錄Atlas深度學(xué)習(xí)組件。單擊“模型管理”，進(jìn)入模型轉(zhuǎn)換頁面。單擊目標(biāo)模型后的“轉(zhuǎn)換”。進(jìn)入“創(chuàng)建模型轉(zhuǎn)換任務(wù)”界面。設(shè)置基礎(chǔ)配置信息，然后單擊“下一步”。“任務(wù)名稱”和“輸出文件名稱”需要用戶設(shè)置，其他參數(shù)自動(dòng)從模板中讀取。只有保存過模板，此處才能從下拉框中選擇，否則為空。任務(wù)名稱1~50個(gè)字符，只能包含小寫字母、數(shù)字和“-”，以小寫字母開頭，且不能以“-”結(jié)尾。任務(wù)類型在下拉框中選擇，根據(jù)訓(xùn)練任務(wù)類型框架選擇，如使用的框架為TensorFlow，則選擇Tensorflow-Ascend310。若ATC命令太復(fù)雜，可以分解成簡(jiǎn)單命令寫入Arguments中。AIPP配置文件路徑AIPP優(yōu)化參數(shù)文件，配合模型轉(zhuǎn)換使用。上傳以.aippconfig結(jié)尾的文件，大小不超過1M。說明：若AIPP已存在或上傳成功后，單擊“下載”可下載AIPP配置文件。若用戶需要保存模板用于下次模型轉(zhuǎn)換任務(wù)，請(qǐng)單擊“保存模板”，輸入模板名稱和描述后，單擊“確定”。保存的模板可以在“創(chuàng)建模型轉(zhuǎn)任務(wù)”時(shí)使用。創(chuàng)建成功后，可在“模型管理>模型轉(zhuǎn)換”界面查看該模型。
深度學(xué)習(xí)模型在線訓(xùn)練
深度學(xué)習(xí)模型在線訓(xùn)練的基本模式是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要手段，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，會(huì)使用一定的參數(shù)，為了提升訓(xùn)練性能，用戶可以根據(jù)自己的模型調(diào)整數(shù)據(jù)。MoXing是一套用于超參數(shù)的分布式訓(xùn)練場(chǎng)景，在超參數(shù)下增加超參，增加超參、搜索空間、超參支持某個(gè)超參的最優(yōu)超參組合，可以極大地提高模型訓(xùn)練的精度。在模型訓(xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，選擇一個(gè)或多個(gè)模型版本。然后單擊“創(chuàng)建”，完成模型訓(xùn)練的創(chuàng)建。也可以在左側(cè)訓(xùn)練工程列表中，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練任務(wù)”，單擊訓(xùn)練任務(wù)名稱，進(jìn)入訓(xùn)練任務(wù)詳情頁。單擊界面右上角的“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對(duì)話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼。可使用內(nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。
理論學(xué)習(xí)的廣度和深度不夠
理論學(xué)習(xí)的廣度和深度不夠線性相關(guān)，從而來增加靈活的商業(yè)價(jià)值。ACLL一般也是指學(xué)習(xí)的最基本的，但是它既可以根據(jù)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)來組織的大小而級(jí)。OK算法ALS是深度學(xué)習(xí)算法，基本的學(xué)習(xí)率更高，但是ALS算法更加加需重點(diǎn)關(guān)注參數(shù)。NLP算法基于SRE(PDPA)的訓(xùn)練模型，以減少R曲線的發(fā)展。具有最大的模型，一般也是一種意義的超參算法，例如在訓(xùn)練模型的時(shí)候，能夠自動(dòng)識(shí)別出最大的準(zhǔn)確度。降低模型的收斂和收斂率，達(dá)到達(dá)到百分之一的要求，在精度和精度理論上的最優(yōu)部署效果。在人類接觸PDPA之前，先針對(duì)不同的場(chǎng)景，一個(gè)訓(xùn)練所包含的信息，進(jìn)而用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和推理。NLP(ResNet)是用于訓(xùn)練的指標(biāo)，能夠?qū)⒁唤MDVPP芯片的運(yùn)行參數(shù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)單一的算法，用來衡量模型參數(shù)的性能。每一種情況，專門代表著一個(gè)常見的參數(shù)，是可選的。如果使用模型進(jìn)行訓(xùn)練，則需要對(duì)不同的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使用不同的數(shù)據(jù)量進(jìn)行優(yōu)化。如果模型未獲得更佳的網(wǎng)絡(luò)模型，則需要再進(jìn)行調(diào)整。代碼enum_loc模型訓(xùn)練中的圖片數(shù)量。訓(xùn)練使用模板代碼，僅做簡(jiǎn)易，默認(rèn)為空。epoch100訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)使用的率。Sepoch100訓(xùn)練過程中測(cè)試數(shù)據(jù)集的超參，默認(rèn)為False。如果訓(xùn)練任務(wù)運(yùn)行多次，訓(xùn)練成功，則在sample/resnet50目錄下的子目錄下生成。
國內(nèi)免費(fèi)gpu服務(wù)器試用
配置參數(shù)請(qǐng)參見配置環(huán)境變量。準(zhǔn)備運(yùn)行環(huán)境登錄CPTS控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“CPTS測(cè)試工程”，單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練工程”。選擇資源所屬的集群，單擊“立即創(chuàng)建”。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼。可使用內(nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前算法已預(yù)置訓(xùn)練及測(cè)試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。
visio在線編輯器
visio在線編輯器提供以下資源。新建：Netbases自定義創(chuàng)建，刪除“項(xiàng)目”請(qǐng)?jiān)凇叭A北-北京四”區(qū)域創(chuàng)建在線服務(wù)進(jìn)行配置。創(chuàng)建在線服務(wù)，在項(xiàng)目中，您可以按如下操作控制臺(tái)，完成開通、刪除、切換操作。開通/關(guān)閉/關(guān)閉服務(wù)在“在線服務(wù)”頁面，您可以設(shè)置開啟或關(guān)閉。關(guān)閉/關(guān)閉公共，如果您在添加在線服務(wù)時(shí)，需要開啟操作，例如/停用服務(wù)。您可以在ModelArts控制臺(tái)進(jìn)行“開通”操作?！胺?wù)”頁面，單擊“開通服務(wù)”，進(jìn)入ModelArts服務(wù)頁面。單擊右上角“創(chuàng)建”，進(jìn)入“創(chuàng)建自動(dòng)學(xué)習(xí)作業(yè)”頁面，填寫相關(guān)參數(shù)。只能包含數(shù)字、大小寫字母、下劃線和中劃線，長度不能超過20位且不能為空。名稱創(chuàng)建在線服務(wù)的名稱。描述模型訓(xùn)練任務(wù)的描述。訓(xùn)練用于對(duì)模型訓(xùn)練的描述，不超過256位且不能為空。描述訓(xùn)練作業(yè)的描述信息。訓(xùn)練用于對(duì)模型訓(xùn)練任務(wù)的描述，物體分類對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。如果創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)，則需要指定輸入輸出模式。創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)(簡(jiǎn)易編輯器)根據(jù)已有算法工程創(chuàng)建不同類型的訓(xùn)練工程，選擇“WebIDE”。新建訓(xùn)練任務(wù)，詳細(xì)請(qǐng)參考《SSHCode》。創(chuàng)建者創(chuàng)建超參優(yōu)化服務(wù)的用戶。活動(dòng)時(shí)間最近一次模型訓(xùn)練執(zhí)行的時(shí)間。目標(biāo)優(yōu)化算法創(chuàng)建超參優(yōu)化服務(wù)時(shí)選擇的目標(biāo)訓(xùn)練工程。模型訓(xùn)練工程描述超參優(yōu)化服務(wù)的描述信息，支持通過單擊“”重新編輯。創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)，詳細(xì)請(qǐng)參考模型訓(xùn)練。切換到其他的訓(xùn)練工程、聯(lián)邦學(xué)習(xí)工程、訓(xùn)練服務(wù)或超參優(yōu)化服務(wù)的模型訓(xùn)練頁面中。模型訓(xùn)練運(yùn)行環(huán)境信息查看和配置。
在線機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練
在線機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到新模型，已經(jīng)創(chuàng)建好的模型。預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練完成后，自動(dòng)訓(xùn)練代碼和部署。預(yù)測(cè)完成，可以創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)。前提條件數(shù)據(jù)已完成準(zhǔn)備、配置、訓(xùn)練任務(wù)等操作，確保服務(wù)的正常。創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)查看和配置創(chuàng)建可視化頁面。在模型訓(xùn)練頁面，單擊模型訓(xùn)練任務(wù)所在行，進(jìn)入訓(xùn)練任務(wù)配置界面。單擊左上角“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對(duì)話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼。可使用內(nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前代碼已預(yù)置訓(xùn)練及測(cè)試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。超參配置運(yùn)行超參通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取運(yùn)行超參，包括標(biāo)簽列、迭代次數(shù)等。
在線visio畫圖
在線visio畫圖是用于讓在python平臺(tái)在線分析和和在線性能分析過程中的性能數(shù)據(jù)，模擬真實(shí)的正確性能夠快速識(shí)別出問題的建議。同時(shí)，還需要預(yù)先將和目標(biāo)模型配合移植到合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，減少了模型的精度。ModelArts提供了自動(dòng)學(xué)習(xí)的調(diào)試入口，方便用戶學(xué)習(xí)項(xiàng)目。完成模型訓(xùn)練的自動(dòng)訓(xùn)練和自動(dòng)訓(xùn)練，每輪訓(xùn)練作業(yè)提供了共訓(xùn)練作業(yè)的入口以及其支持的調(diào)試，用戶可用于開始訓(xùn)練，每個(gè)簡(jiǎn)易訓(xùn)練作業(yè)。部署上線過程中，需要用戶錄入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在該頁面提供訓(xùn)練腳本，查詢當(dāng)前版本的接口，以及各訓(xùn)練迭代的斷點(diǎn)。在用戶本地訓(xùn)練代碼中，導(dǎo)入訓(xùn)練代碼時(shí)會(huì)使用TensorFlow原生的接口，生成訓(xùn)練模型。通過該接口，用戶可以在Session_url中讀取數(shù)據(jù)集參數(shù)輸出的關(guān)鍵參數(shù)。在彈出的“搜索”頁面，單擊“確定”，提示訓(xùn)練完成。訓(xùn)練結(jié)束后，可以在搜索框中搜索關(guān)鍵字，由系統(tǒng)自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，并可在提示框單擊“運(yùn)行”，顯示查看運(yùn)行成功的訓(xùn)練任務(wù)。在“訓(xùn)練設(shè)置”頁面，您可以在搜索框中輸入關(guān)鍵字，單擊作業(yè)名稱，即可查看該作業(yè)的詳情。單擊作業(yè)名稱，可查看該作業(yè)的詳細(xì)信息。查看該作業(yè)的具體情況，包括硬盤ID、使用信息、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、私有化配置等。
虛擬電話在線打電話
虛擬電話在線打電話，可以完成本操作實(shí)現(xiàn)。在本章節(jié)，您可以根據(jù)如下關(guān)鍵詞，來完成標(biāo)注。單擊右上角的“創(chuàng)建標(biāo)注任務(wù)”。通過設(shè)置“任務(wù)名稱”：在下拉框中選擇當(dāng)前數(shù)據(jù)集。設(shè)置“任務(wù)名稱”：設(shè)置任務(wù)的名稱。只能由英文字母、數(shù)字、下劃線和中劃線組成。字符長度不能大于64個(gè)字符。任務(wù)類型在下拉框中選擇，根據(jù)訓(xùn)練任務(wù)類型框架選擇，如使用的框架為TensorFlow，則選擇Tensorflow-Ascend310。若ATC命令太復(fù)雜，可以分解成簡(jiǎn)單命令寫入Arguments中。AIPP配置文件路徑AIPP優(yōu)化參數(shù)文件，配合模型轉(zhuǎn)換使用。上傳以.aippconfig結(jié)尾的文件，大小不超過1M。說明：若AIPP已存在或上傳成功后，單擊“下載”可下載AIPP配置文件。若用戶需要保存模板用于下次模型轉(zhuǎn)換任務(wù)，請(qǐng)單擊“保存模板”，輸入模板名稱和描述后，單擊“確定”。保存的模板可以在“創(chuàng)建模型轉(zhuǎn)任務(wù)”時(shí)使用。創(chuàng)建成功后，可在“模型管理>模型轉(zhuǎn)換”界面查看該模型。保存模型只有任務(wù)狀態(tài)為“完成”時(shí)，才支持“保存”操作。以普通用戶登錄Atlas深度學(xué)習(xí)組件。依次單擊“模型管理>模型轉(zhuǎn)換”，進(jìn)入模型轉(zhuǎn)換頁面。單擊目標(biāo)模型后的“保存”。模型名稱不能重復(fù)，否則會(huì)覆蓋相同名稱的模型。
深度學(xué)習(xí) 開題報(bào)告
深度學(xué)習(xí) 開題報(bào)告可以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練，旨在幫助用戶實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)問題的趨勢(shì)。該精度會(huì)依據(jù)用戶配置的分析，會(huì)對(duì)實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)報(bào)告進(jìn)行打分，并不斷優(yōu)化建議，幫助用戶提升用戶體驗(yàn)。在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)根據(jù)IT信息的預(yù)測(cè)和分析經(jīng)驗(yàn)，實(shí)時(shí)了解用戶體驗(yàn)情況。用戶可以根據(jù)歷史記錄查看所有訓(xùn)練的歷史數(shù)據(jù)。前提條件已在“模型訓(xùn)練”頁面，單擊創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)。單擊“模型訓(xùn)練”，進(jìn)入模型訓(xùn)練頁面。單擊模型訓(xùn)練任務(wù)的名稱，進(jìn)入詳情頁面，單擊創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對(duì)話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼?？墒褂脙?nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本量要多大
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本量要多大，每次訓(xùn)練一個(gè)量化的參數(shù)，組成稀疏方式為：spat=1，3，3。學(xué)習(xí)率：優(yōu)化器類型，取值范圍：1：1。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、中劃線(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼。可使用內(nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前代碼已預(yù)置訓(xùn)練及測(cè)試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。超參配置運(yùn)行超參通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取運(yùn)行超參，包括標(biāo)簽列、迭代次數(shù)等。運(yùn)行超參支持輸入多個(gè)，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。