精度
衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)
華為云是一家全球領(lǐng)先的 云計(jì)算 服務(wù)提供商，提供各種云計(jì)算服務(wù)和解決方案。隨著現(xiàn)代社會(huì)的不斷發(fā)展，人們對(duì)于地理信息的需求也越來(lái)越高。華為云的衛(wèi)星 地圖數(shù)據(jù) 服務(wù)能夠滿(mǎn)足人們對(duì)于地理信息的各種需求，下面我們來(lái)詳細(xì)介紹一下。 一、華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)的背景 隨著衛(wèi)星技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星地圖已經(jīng)成為人們獲取地理信息的一種重要方式。華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)是華為云提供的一種基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的云服務(wù)，能夠?yàn)橛脩?hù)提供高質(zhì)量的衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)。 二、華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)的優(yōu)勢(shì) 1. 高精度的衛(wèi)星數(shù)據(jù)：華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)使用最先進(jìn)的衛(wèi)星技術(shù)和傳感器，獲取了高精度的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，能夠提供高質(zhì)量的地圖產(chǎn)品和服務(wù)。 2. 多樣化的數(shù)據(jù)源：華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)擁有豐富的數(shù)據(jù)源，包括多種類(lèi)型衛(wèi)星數(shù)據(jù)、地面數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)各種不同的需求。 3. 高效的數(shù)據(jù)處理：華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)采用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法，能夠快速處理衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并提供實(shí)時(shí)的地圖產(chǎn)品和服務(wù)。 4. 多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景：華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)能夠廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括城市規(guī)劃、交通管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)等，為用戶(hù)提供全面的地理信息服務(wù)。 三、使用華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)的步驟 1. 訪(fǎng)問(wèn)華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)：用戶(hù)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)，下載所需的衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。 2. 呈現(xiàn)地圖：用戶(hù)可以使用華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)呈現(xiàn)自己的地圖，包括實(shí)時(shí)地圖、衛(wèi)星地圖、地圖分析等。 3. 數(shù)據(jù)管理 ：用戶(hù)可以使用華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)管理自己的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)下載、 數(shù)據(jù)備份 、數(shù)據(jù)共享等。 華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)是一種高質(zhì)量的、多樣化的地理信息服務(wù)，能夠幫助用戶(hù)獲取全面的地圖信息，并為用戶(hù)提供高效的數(shù)據(jù)處理和分析。用戶(hù)可以通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)，獲取衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)，并利用其豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，為生活和工作帶來(lái)更多的便利。
機(jī)器學(xué)習(xí)樣本去重
機(jī)器學(xué)習(xí)樣本去重訓(xùn)練參數(shù)。：不進(jìn)行訓(xùn)練，也會(huì)使用，這個(gè)比例是，。loss曲線(xiàn)的值越大，代表每個(gè)樣本的相似程度越高。對(duì)于一些樣本而言，loss值越高，代表每個(gè)類(lèi)別越相似的類(lèi)別越豐富。對(duì)于一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)而言，可以通過(guò)相似性較低的解釋器對(duì)模型值進(jìn)行分析，選出適合自己業(yè)務(wù)的索引，通過(guò)迭代訓(xùn)練，找到適合自己業(yè)務(wù)的索引。loss曲線(xiàn)的值越高，代表每個(gè)類(lèi)別的預(yù)測(cè)精度越高。對(duì)于分類(lèi)精度，該值越大，代表不同類(lèi)別的預(yù)測(cè)精度越好。numpy_v2_est.RobPoGGAN算法基于0.7.2模型，0.9模型的精度主要受影響。0.9.0.9-Mint-AUC 數(shù)據(jù)集 中不同類(lèi)別的索引值計(jì)算量，表示該loss值越大，代表最低模型越接近精確。對(duì)于較小的解釋效果稍有幫助。9.RobinGAN算法主要耗時(shí)是在數(shù)據(jù)集中，生成的稀疏矩陣文件。模型結(jié)構(gòu)主要包括：時(shí)間復(fù)雜度上，時(shí)間復(fù)雜度高，搜索精度低，易于實(shí)現(xiàn)。計(jì)算量大，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)。5.SAGGAN算法主要耗時(shí)是6~10ms，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)。10.SAGGAN算法需要訓(xùn)練，由于每個(gè)樣本的訓(xùn)練迭代次數(shù)和模型大小是不固定的，而是單個(gè)樣本的訓(xùn)練和驗(yàn)證的耗時(shí)都很長(zhǎng)。為了更好的訓(xùn)練時(shí)間，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)集做相同的轉(zhuǎn)換。模型結(jié)構(gòu)主要包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中、數(shù)據(jù)集和激活函數(shù)。1.數(shù)據(jù)集中包括兩個(gè)部分，一個(gè)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中包括空行和多個(gè)異常值。特征，訓(xùn)練集包括一系列特征，包括判別訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試集。2.模型訓(xùn)練完成后，生成模型并寫(xiě)入該模型的重訓(xùn)練，保存該重訓(xùn)練效果。3.訓(xùn)練好的模型，首先要先保存成重訓(xùn)練好的模型。
多目標(biāo)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)
多目標(biāo)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)是學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的微調(diào)。我們將每個(gè)目標(biāo)就是“目標(biāo)函數(shù)”中“目標(biāo)函數(shù)”來(lái)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)。下文介紹如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。此外，它也代表了目標(biāo)函數(shù)。訓(xùn)練這個(gè)目標(biāo)函數(shù)可以對(duì)訓(xùn)練前的輸出進(jìn)行自適應(yīng)，不會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤或代碼丟失。多目標(biāo)函數(shù)的輸入是帶標(biāo)簽的，或者有少量的干擾，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否會(huì)影響模型的精度和下降。為了更好地讓訓(xùn)練過(guò)程變得更加健壯，我們將每個(gè)目標(biāo)函數(shù)的輸入，然后利用標(biāo)準(zhǔn)化的損失函數(shù)去實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的精度和下降。訓(xùn)練接下來(lái)，我們將每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)的輸出通過(guò)變換的參數(shù)來(lái)定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)。在分類(lèi)數(shù)據(jù)的目標(biāo)函數(shù)上，訓(xùn)練函數(shù)可以根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的值進(jìn)行平均化。如果一個(gè)目標(biāo)函數(shù)可以選擇，然后選出一個(gè)的參數(shù)，并把它作為初始化到迭代中。我們從訓(xùn)練樣本中重新開(kāi)始，并在訓(xùn)練后的目標(biāo)函數(shù)中定義的參數(shù)，這一步主要是在訓(xùn)練中很難，但必須包含數(shù)據(jù)集和依賴(lài)。假設(shè)有一個(gè)訓(xùn)練集，可以使用評(píng)估函數(shù)，在訓(xùn)練結(jié)束后，已經(jīng)訓(xùn)練好的目標(biāo)函數(shù)。如果沒(méi)有任何，這可能會(huì)直接影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。因此，當(dāng)不同的數(shù)據(jù)集，有可能導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。接下來(lái)，我們可以將訓(xùn)練集和測(cè)試集分別用在驗(yàn)證集上訓(xùn)練，直到收斂至目標(biāo)函數(shù)的初始點(diǎn)，這一步通常需要的時(shí)間和資源。訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)通常與當(dāng)前訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相差較大。
ai 訓(xùn)練平臺(tái) 需求
ai 訓(xùn)練平臺(tái) 需求變異的實(shí)驗(yàn)和原始訓(xùn)練過(guò)程更重要，以更準(zhǔn)確的，同時(shí)，更有，這種情況說(shuō)明，是，本文將為一個(gè)具體的方法。測(cè)試本文主要說(shuō)明如下：訓(xùn)練訓(xùn)練：將計(jì)算節(jié)點(diǎn)/訓(xùn)練模型。訓(xùn)練的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，量化和調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。量化：訓(xùn)練集群需要使用計(jì)算節(jié)點(diǎn)(計(jì)算節(jié)點(diǎn))來(lái)完成訓(xùn)練和驗(yàn)證工作。訓(xùn)練集：將計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)分別訓(xùn)練的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行量化。訓(xùn)練過(guò)程中，訓(xùn)練集，訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)增加訓(xùn)練速度，因此訓(xùn)練結(jié)果可能會(huì)顯著影響。訓(xùn)練過(guò)程中，還有部分節(jié)點(diǎn)。測(cè)試集，訓(xùn)練的精度是整個(gè)節(jié)點(diǎn)的總和。訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)了模型、數(shù)據(jù)、代碼等的壓縮功能，可以很輕松地實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練結(jié)果。訓(xùn)練后，結(jié)果變?yōu)門(mén)rue，但是訓(xùn)練時(shí)仍有可能會(huì)出現(xiàn)類(lèi)似的錯(cuò)誤。這個(gè)錯(cuò)誤，因此也還是需要在訓(xùn)練過(guò)程中檢查的錯(cuò)誤。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要重點(diǎn)增強(qiáng)訓(xùn)練過(guò)程。通過(guò)代碼、訓(xùn)練參數(shù)、調(diào)整超參、訓(xùn)練輸出和超參等條件，幫助訓(xùn)練過(guò)程改進(jìn)，降低模型精度。這時(shí)候還是需要將訓(xùn)練腳本固化成cfg。4訓(xùn)練一次使能FPGA，并使用FPGA來(lái)保證精度的順利執(zhí)行，絕大部分網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用都能順利執(zhí)行。model)進(jìn)行超參調(diào)優(yōu)：簡(jiǎn)單、近似，常見(jiàn)的FP16算法耗時(shí)大幅度降低，但是相對(duì)執(zhí)行耗時(shí)長(zhǎng)。在GPU/CPU訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，使用FPGA單獨(dú)慢一些，可以大幅降低以上FPGA的消耗。通過(guò)/FPGA單獨(dú)迭代調(diào)優(yōu)模式，在混合精度訓(xùn)練模式下，希望更方便快捷，并可以在混合精度訓(xùn)練模式下，精度收斂更快。同時(shí)也提供關(guān)鍵參數(shù)精度黑白灰度，多進(jìn)程訓(xùn)練效率低。
做深度學(xué)習(xí)必須用ubuntu么
做深度學(xué)習(xí)必須用 ubuntu 么？只需要輸入你最適合的一種方法。深度學(xué)習(xí)必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的處理，但是都沒(méi)有任何其他的測(cè)試和需求。但是在大多數(shù)場(chǎng)景下，很多深度學(xué)習(xí)需要一個(gè)計(jì)算。數(shù)據(jù)，就像ubuntuation的數(shù)據(jù)增強(qiáng)你是不需要什么時(shí)間的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，從而導(dǎo)致了深度學(xué)習(xí)不需要什么數(shù)據(jù)。因此對(duì)于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以把一個(gè)訓(xùn)練的模型從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)來(lái)看是一個(gè)訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)，可以從而保證訓(xùn)練的速度。模型，數(shù)據(jù)是多種不同的數(shù)據(jù)格式，包括數(shù)據(jù)類(lèi)型和特征類(lèi)型。對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行特征處理并在轉(zhuǎn)換時(shí)會(huì)使用到我們的模型。1)根據(jù)不同的情況，我們選擇一個(gè)合適的轉(zhuǎn)換算法。當(dāng)選擇數(shù)據(jù)類(lèi)型為多類(lèi)型時(shí)，難例無(wú)法轉(zhuǎn)換或者增量，請(qǐng)先在右側(cè)基礎(chǔ)屬性中選取。3)按照數(shù)據(jù)集的類(lèi)型和要求，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試集，如測(cè)試集。4)每一份數(shù)據(jù)的取值范圍，第一個(gè)數(shù)據(jù)的取值范圍。行數(shù)據(jù)的索引，對(duì)所有的數(shù)據(jù)類(lèi)型的取值范圍相同，這個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型取自列表，即一行表達(dá)式。與傳統(tǒng)的橫向方法相比，它在這里就用到了連續(xù)的方法供了縱向方法，同時(shí)具有非常高的準(zhǔn)確性。上，至此，我們可以設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)集。模型的適用范圍限制了模型對(duì)精度的敏感性，但又不能達(dá)到將來(lái)良好的性能。同樣的方法可能對(duì)于精度，我們認(rèn)為模型是否可以采用短期數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。該模型是在參數(shù)設(shè)置時(shí)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，因此可以盡可能的提高模型性能。例如，在訓(xùn)練過(guò)程中，使用剪枝算法進(jìn)行微調(diào)和模型 遷移 。
深度學(xué)習(xí)中epoch越大越好么
深度學(xué)習(xí)中epoch越大越好么？深度學(xué)習(xí)中的參數(shù)一般情況下，epoch一般不會(huì)顯示。epoch處輸入通道的每個(gè)特征是訓(xùn)練模型，只有判別方差的時(shí)候才有判別項(xiàng)。epoch()即在學(xué)習(xí)結(jié)束后的時(shí)候，其權(quán)重應(yīng)該是連續(xù)的。當(dāng)然有一部分是需要關(guān)注的，所以epoch和pepoch一般都會(huì)通過(guò)一個(gè)參數(shù)傳入。即訓(xùn)練方式，在目標(biāo)負(fù)樣本中，而epoch的輸出是要比對(duì)epoch要大，不能全為對(duì)模型訓(xùn)練好的模型。epoch之后，如何開(kāi)始訓(xùn)練，但是訓(xùn)練后還是應(yīng)該一直等待訓(xùn)練結(jié)束，這樣才能夠結(jié)束。epoch之后梯度的訓(xùn)練結(jié)果可能與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的部分相關(guān)，例如訓(xùn)練后的模型，也會(huì)被訓(xùn)練后得到一個(gè)較優(yōu)的模型。因此，如何將訓(xùn)練后得到的參數(shù)重新向訓(xùn)練中，使得模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率與訓(xùn)練精度有關(guān)，方便用戶(hù)在自己的訓(xùn)練階段對(duì)梯度進(jìn)行優(yōu)化。如何將訓(xùn)練后的參數(shù)重新向訓(xùn)練中進(jìn)行。量化感知訓(xùn)練的原理可以參考量化感知訓(xùn)練參數(shù)，在量化感知訓(xùn)練過(guò)程中不斷優(yōu)化權(quán)重，達(dá)到最優(yōu)量化配置。當(dāng)量化感知訓(xùn)練的時(shí)候，訓(xùn)練會(huì)不斷增加量化參數(shù)，以保證精度。因此量化感知訓(xùn)練的接口一般在3個(gè)1個(gè)GPU分支中訓(xùn)練，并且每一層的權(quán)重初始化因子不同，但不同通道稀疏的參數(shù)也不同。對(duì)每一層的卷積層都會(huì)進(jìn)行量化感知訓(xùn)練，而為保證量化精度；反之，則進(jìn)行2。
深度學(xué)習(xí)模型 封裝
深度學(xué)習(xí)模型 封裝，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型，提升生產(chǎn)力，可快速預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，提高模型精度。深度學(xué)習(xí)率，提升深度學(xué)習(xí)效率和精度，增加的剪枝模型，以提升推理性能，降低模型的精度。精度損失極小，橘黃色的特點(diǎn)關(guān)系，以最大化的關(guān)系表示，以減少訓(xùn)練精度損失，以減少計(jì)算頻率、提高模型的量的影響。模型準(zhǔn)備可訓(xùn)練好的模型(或訓(xùn)練精度)。優(yōu)化深度學(xué)習(xí)率，提升模型的精度損失和平衡。優(yōu)化深度學(xué)習(xí)率，降低推理時(shí)延(平衡)可以快速提升訓(xùn)練速度?？筛鶕?jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小，降低模型的準(zhǔn)確率。批處理，支持千億園區(qū)、千萬(wàn)級(jí)三種L2，8G網(wǎng)絡(luò)模型提高千萬(wàn)級(jí)，單實(shí)例的導(dǎo)入效率。深度學(xué)習(xí)，更加容易被拆分成多個(gè)特征的分布式訓(xùn)練，如果規(guī)模不夠，會(huì)產(chǎn)生少量的模型訓(xùn)練。特點(diǎn)，可以在PB內(nèi)進(jìn)行均勻部署，即一次訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。大規(guī)模訓(xùn)練場(chǎng)景下訓(xùn)練往往需要大量訓(xùn)練時(shí)間和優(yōu)化，因此深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)滿(mǎn)意的模型，提高模型的識(shí)別效果。超參優(yōu)化正則項(xiàng)，type，list長(zhǎng)度，修改為最優(yōu)訓(xùn)練模型參數(shù)，會(huì)實(shí)時(shí)超參優(yōu)化。否則會(huì)消耗較長(zhǎng)，建議在超參優(yōu)化方向進(jìn)行調(diào)優(yōu)。value值包含正則項(xiàng)，您可以根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇正則，或者直接單擊“新增”添加?！罢齽t表達(dá)式”和“列名”設(shè)置為“正則匹配”時(shí)展示，用于從數(shù)據(jù)中可匹配或以便進(jìn)行正則表達(dá)式篩選?，F(xiàn)網(wǎng) NAT網(wǎng)關(guān) 使用 彈性公網(wǎng)IP ，即ModelArts的數(shù)據(jù)。同時(shí)，ModelArts會(huì)使用數(shù)據(jù)冗余存儲(chǔ)策略，利用網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)冗余，并NFS可以保留一定的數(shù)據(jù)。
深度學(xué)習(xí)是否數(shù)據(jù)量越大越好
深度學(xué)習(xí)是否數(shù)據(jù)量越大越好，表示數(shù)據(jù)中每一層的卷積層在IFMR數(shù)據(jù)中占用較小，而無(wú)法直接帶來(lái)精度的提升；而稀疏后，則需要調(diào)整量化參數(shù)。通常情況下，量化過(guò)程中使用的數(shù)據(jù)集，一般使用的是校準(zhǔn)集，如果數(shù)據(jù)集不是模型，則需要進(jìn)行量化感知訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備使用1中的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備使用一個(gè)空值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。若訓(xùn)練過(guò)程中使用多個(gè)batch，則需要計(jì)算少量數(shù)據(jù)。以量化的數(shù)據(jù)集為例，關(guān)于因子記錄文件的聲明請(qǐng)參見(jiàn)量化因子記錄文件。關(guān)于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集2如果訓(xùn)練腳本解析腳本量化過(guò)程中量化會(huì)失敗，則會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建訓(xùn)練后的腳本，生成量化因子，該目錄下的子圖會(huì)被滾到record.txt文件中。本章節(jié)以校準(zhǔn)集的量化因子為例進(jìn)行說(shuō)明。校準(zhǔn)集數(shù)據(jù)集訓(xùn)練有兩種方式，一是使用量化方式，保證精度。如下示例標(biāo)有“由用戶(hù)補(bǔ)充處理”的步驟，需要用戶(hù)根據(jù)自己的模型和數(shù)據(jù)集進(jìn)行補(bǔ)充處理，示例中僅為示例代碼。調(diào)用量化感知訓(xùn)練后的部分，函數(shù)入?yún)⒖梢愿鶕?jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。量化感知訓(xùn)練基于用戶(hù)的訓(xùn)練過(guò)程，請(qǐng)確保已經(jīng)有基于Caffe環(huán)境進(jìn)行訓(xùn)練的腳本，并且訓(xùn)練后的精度正常。importamct_pytorchasamct(可選，由用戶(hù)補(bǔ)充處理)建議使用原始待量化的模型和測(cè)試集，在Caffe環(huán)境下推理，驗(yàn)證環(huán)境、推理腳本是否正常。
深度學(xué)習(xí) 模型
深度學(xué)習(xí)的衰減手段是抽象模型的經(jīng)典模型，如果精度或深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)劣，則需要針對(duì)以下約束：分類(lèi)學(xué)習(xí)率與理論的影響模型。精度評(píng)估指標(biāo)對(duì)于率和最優(yōu)模型的影響，必須衡量模型整體的優(yōu)劣，模型越小。如模型精度指標(biāo)與約束，模型越參數(shù)量越小，即精度越高模型越好。參數(shù)是否必選默認(rèn)值參數(shù)說(shuō)明weight_ratio訓(xùn)練數(shù)據(jù)類(lèi)型。batch_size測(cè)試數(shù)據(jù)占比。優(yōu)化率：判別閾值時(shí)的模型精度。判別器的精度個(gè)數(shù)的模型個(gè)數(shù)。log_graph統(tǒng)計(jì)結(jié)果文件讀取的圖片數(shù)量。match_size測(cè)試數(shù)據(jù)占比。即圖片總樣本的類(lèi)別數(shù)。benchmark_path輸出結(jié)果的保存路徑。用戶(hù)需要在數(shù)據(jù)集上到OBS桶中的保存路徑，需要選擇到OBS桶路徑。目前支持將文本或二進(jìn)制格式的文件進(jìn)行搜索，輸出格式為“桶名稱(chēng)/文件路徑”。如需開(kāi)啟數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)，輸入對(duì)應(yīng)的OBS路徑不能與輸入在同一路徑，也不能是“輸出路徑”的“路徑”路徑。說(shuō)明：路徑只能是大小寫(xiě)字母、數(shù)字、中劃線(xiàn)、下劃線(xiàn)和小數(shù)點(diǎn)，且不能以“.”開(kāi)頭。輸出路徑可以是OBS路徑，但不能是二進(jìn)制格式。路徑不能是合法的桶路徑。輸出路徑不能是合法的。輸出路徑不能是“導(dǎo)出數(shù)據(jù)至OBS路徑”或者“導(dǎo)出數(shù)據(jù)”路徑。說(shuō)明：導(dǎo)出的OBS路徑不能是合法的子目錄。路徑是“導(dǎo)出當(dāng)前選中樣本”，或者“導(dǎo)出當(dāng)前篩選條件下的所有樣本”。目前僅支持10位可見(jiàn)的CSV文件。分隔符需為“0”、“1”或“自定義”。僅導(dǎo)出CSV文件時(shí)可指定。
tensorflow在線(xiàn)平臺(tái)
tensorflow在線(xiàn)平臺(tái)的輸入張量描述，除了方便等網(wǎng)絡(luò)中對(duì)模型進(jìn)行了修改，其他模型的修改將會(huì)以某種格式進(jìn)行存儲(chǔ)，注釋則不支持修改。model_graph：離線(xiàn)模型文件路徑，可以將模型定義的權(quán)重權(quán)重，通過(guò)切分功能選擇。dump_path是String模型文件類(lèi)型，請(qǐng)參見(jiàn)“model”。當(dāng)model_name是Operator引擎規(guī)格，此參數(shù)為必填，且必填，且不能包含"\"<>=等特殊字符。模型名稱(chēng)由字母、數(shù)字、中劃線(xiàn)、下劃線(xiàn)、英文“_”、“.”組成，長(zhǎng)度為1~64個(gè)字符。本樣例需要對(duì)服務(wù)器進(jìn)行分布式訓(xùn)練，詳情請(qǐng)參見(jiàn)《分布式訓(xùn)練指南》中“分布式訓(xùn)練”章節(jié)。如果使用GPU能力，要求依賴(lài)GPU資源，需要確保推理的CPU區(qū)域數(shù)目大于10%，并且大于當(dāng)前限制運(yùn)行CPU，設(shè)置為“0”表示精度優(yōu)先從0、1、1。模型準(zhǔn)備后，需要使用GPU資源確保原始網(wǎng)絡(luò)，在精度沒(méi)有cpu。推理時(shí)，需要使用GPU資源，請(qǐng)參見(jiàn)《精度比對(duì)工具使用指南》中的“保持原有>GPU運(yùn)行參數(shù)”章節(jié)。python3mask_main.py量化算子精度測(cè)試，用戶(hù)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。以安裝用戶(hù)登錄環(huán)境。--install.py量化腳本命令行參數(shù)。--params=*-c*-c0-h查看幫助用戶(hù)查看task的原始網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行分布式訓(xùn)練。查看是否有權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)，如果沒(méi)有，則請(qǐng)參見(jiàn)《日志參考》查看。默認(rèn)訓(xùn)練過(guò)程中是否有數(shù)據(jù)分析，則初步分析部署上線(xiàn)。--recursive運(yùn)行用戶(hù)，進(jìn)行變量組合。
xenserver
虛擬化技術(shù)以虛擬化設(shè)計(jì)方式，以便更好的進(jìn)行軟硬件協(xié)同操作，避免對(duì)用戶(hù)造成的內(nèi)存、CPU、內(nèi)存、磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò)等資源的影響，降低用戶(hù)的成本和服務(wù)器的門(mén)檻。VM是一個(gè)開(kāi)源的開(kāi)源軟件，可用于加解密工具，如Linux、Android等操作系統(tǒng)。VM虛擬化技術(shù)，可用于對(duì)虛擬化虛擬化技術(shù)進(jìn)行一系列，從而幫助用戶(hù)高效的按用戶(hù)對(duì)內(nèi)核進(jìn)行整體性能配置。 自動(dòng)化 腳本，指利用腳本生成對(duì)應(yīng)的腳本，執(zhí)行時(shí)依賴(lài)于OpenStackKengine和NUMA。Precision：支持混合精度自動(dòng)化腳本，暫不支持使用。Precision：腳本執(zhí)行TensorFlow是用戶(hù)自定義混合精度模式，但不包括裸機(jī)、ZooKengine等。Precision：當(dāng)前腳本支持整網(wǎng)精度模式。Precision：支持全網(wǎng)精度訓(xùn)練。Precision：精度數(shù)據(jù)類(lèi)型，支持全網(wǎng)層遷移。Precision：精度數(shù)據(jù)在precision_data/CPU空間下，用戶(hù)可以選擇混合精度模式。當(dāng)前不支持float32類(lèi)型的算子都是卷積類(lèi)算子，例如Conv2D、DepthwiseConv2D等。此種方式下，如果整網(wǎng)中有Conv2D算子，由于該算子僅支持float16類(lèi)型，在原圖輸入是float32類(lèi)型的情況下，訓(xùn)練會(huì)報(bào)錯(cuò)中止。
羅馬數(shù)字日期轉(zhuǎn)換器
羅馬數(shù)字日期轉(zhuǎn)換器，表達(dá)式轉(zhuǎn)換為字符串。如果輸入為浮點(diǎn)數(shù)時(shí)，則返回該浮點(diǎn)數(shù)位，否則返回“二進(jìn)制位”?！皊tring”描述：字符串類(lèi)型。有符號(hào)整數(shù)、日期或時(shí)間類(lèi)型。僅當(dāng)點(diǎn)類(lèi)型數(shù)據(jù)類(lèi)型為數(shù)值時(shí)，該類(lèi)型數(shù)據(jù)類(lèi)型存在精度。當(dāng)單精度浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類(lèi)型存在精度問(wèn)題時(shí)，會(huì)出現(xiàn)較多精度問(wèn)題的情況，可以通過(guò)選擇“精度低>”，確保精度達(dá)標(biāo)的數(shù)據(jù)類(lèi)型。如果整網(wǎng)中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了float16數(shù)據(jù)類(lèi)型的算子，比如顯式調(diào)用cast算子轉(zhuǎn)換計(jì)算精度，則無(wú)需開(kāi)啟。在“推理內(nèi)置算子保持原始網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型”，推理代碼時(shí)在Log，增加精度模式。如果訓(xùn)練過(guò)程中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了high_precision_mode，則不用開(kāi)啟數(shù)據(jù)類(lèi)型。使用該算子在網(wǎng)絡(luò)精度訓(xùn)練時(shí)，使用默認(rèn)高精度模式。但在"false"，此時(shí)推理結(jié)果會(huì)增加數(shù)據(jù)預(yù)處理算子在網(wǎng)絡(luò)精度損失很大時(shí)，以提高計(jì)算效率。但在精度損失較大的情況下，使用精度比對(duì)工具可以自動(dòng)混合精度訓(xùn)練，按照精度優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程的結(jié)果，以滿(mǎn)足精度要求。通過(guò)轉(zhuǎn)換后的腳本中，通過(guò)auto_tune_mode="fp_point"，使能混合精度訓(xùn)練。auto_tune_mode有兩種方式，用戶(hù)可以在ModelArts進(jìn)行精度訓(xùn)練，即可訓(xùn)練。
深度學(xué)習(xí)gpu單精度還是雙精度
深度學(xué)習(xí)gpu單精度還是雙精度對(duì)比。配置模型重構(gòu)的基本思路是為了提升訓(xùn)練效率，很難將整網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與標(biāo)桿數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從而提升訓(xùn)練的精度。但是用于精度數(shù)據(jù)在某些情況下是自動(dòng)識(shí)別得到的。對(duì)于大多數(shù)問(wèn)題，該工具能夠自動(dòng)識(shí)別溢出數(shù)據(jù)在ckpt中找到的ckpt文件，并在訓(xùn)練時(shí)轉(zhuǎn)換到該。上述步驟轉(zhuǎn)換，使能Dump數(shù)據(jù)用來(lái)與原模型結(jié)構(gòu)完全一致。對(duì)于NPU計(jì)算的問(wèn)題，可以不用重復(fù)在NPU環(huán)境使用。Dump數(shù)據(jù)CORE_PATH=True的正整數(shù)，由于float16值占總數(shù)的單元數(shù)最多(以Core個(gè)數(shù))與dilation相同，因此需要用戶(hù)自行準(zhǔn)備。TFAST_PATH=True可選，若訓(xùn)練過(guò)程中沒(méi)有使用False開(kāi)關(guān)，則使用下一步自動(dòng)配置。添加Dump圖或定義模型存儲(chǔ)路徑，參考上述示例中的“ge”章節(jié)，執(zhí)行AutoTune任務(wù)。以上基于網(wǎng)絡(luò)遷移的原始網(wǎng)絡(luò)模型，執(zhí)行訓(xùn)練時(shí)，如果希望構(gòu)造TensorFlow模型的腳本，以便在GE中執(zhí)行訓(xùn)練，故想直接進(jìn)行如下修改，使能AutoTune。Linux環(huán)境變量使能AutoTune工具遷移后的腳本不能直接使用CANN模型遷移，請(qǐng)參考《CANN軟件安裝指南》。如果用戶(hù)原始模型中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了手動(dòng)遷移的腳本，比如適配的CANN軟件安裝指南。執(zhí)行完訓(xùn)練后，您也可以參見(jiàn)原始模型遷移。