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 云計算 服務(wù)提供商，提供各種云計算服務(wù)和解決方案。隨著現(xiàn)代社會的不斷發(fā)展，人們對于地理信息的需求也越來越高。華為云的衛(wèi)星 地圖數(shù)據(jù) 服務(wù)能夠滿足人們對于地理信息的各種需求，下面我們來詳細介紹一下。 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)，能夠為用戶提供高質(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 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，包括多種類型衛(wèi)星數(shù)據(jù)、地面數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，能夠滿足用戶各種不同的需求。 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)，并提供實時的地圖產(chǎn)品和服務(wù)。 4. 多樣化的應用場景：華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)能夠廣泛應用于各個領(lǐng)域，包括城市規(guī)劃、交通管理、環(huán)境監(jiān)測等，為用戶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. 訪問華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)：用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)訪問華為云衛(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)，并進行數(shù)據(jù)處理和分析。 2. 呈現(xiàn)地圖：用戶可以使用華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)呈現(xiàn)自己的地圖，包括實時地圖、衛(wèi)星地圖、地圖分析等。 3. 數(shù)據(jù)管理 ：用戶可以使用華為云衛(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)，能夠幫助用戶獲取全面的地圖信息，并為用戶提供高效的數(shù)據(jù)處理和分析。用戶可以通過訪問華為云衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)服務(wù)，獲取衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)，并利用其豐富的應用場景，為生活和工作帶來更多的便利。
機器學習樣本去重
機器學習樣本去重訓練參數(shù)。：不進行訓練，也會使用，這個比例是，。loss曲線的值越大，代表每個樣本的相似程度越高。對于一些樣本而言，loss值越高，代表每個類別越相似的類別越豐富。對于一些訓練數(shù)據(jù)而言，可以通過相似性較低的解釋器對模型值進行分析，選出適合自己業(yè)務(wù)的索引，通過迭代訓練，找到適合自己業(yè)務(wù)的索引。loss曲線的值越高，代表每個類別的預測精度越高。對于分類精度，該值越大，代表不同類別的預測精度越好。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 中不同類別的索引值計算量，表示該loss值越大，代表最低模型越接近精確。對于較小的解釋效果稍有幫助。9.RobinGAN算法主要耗時是在數(shù)據(jù)集中，生成的稀疏矩陣文件。模型結(jié)構(gòu)主要包括：時間復雜度上，時間復雜度高，搜索精度低，易于實現(xiàn)。計算量大，計算時間長。5.SAGGAN算法主要耗時是6~10ms，訓練時間長。10.SAGGAN算法需要訓練，由于每個樣本的訓練迭代次數(shù)和模型大小是不固定的，而是單個樣本的訓練和驗證的耗時都很長。為了更好的訓練時間，我們需要對數(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)集中包括兩個部分，一個數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中包括空行和多個異常值。特征，訓練集包括一系列特征，包括判別訓練數(shù)據(jù)集和測試集。2.模型訓練完成后，生成模型并寫入該模型的重訓練，保存該重訓練效果。3.訓練好的模型，首先要先保存成重訓練好的模型。
多目標優(yōu)化和深度學習
多目標優(yōu)化和深度學習模型的目標是學習模型能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的微調(diào)。我們將每個目標就是“目標函數(shù)”中“目標函數(shù)”來實現(xiàn)深度學習模型的目標。下文介紹如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。此外，它也代表了目標函數(shù)。訓練這個目標函數(shù)可以對訓練前的輸出進行自適應，不會導致訓練時出現(xiàn)錯誤或代碼丟失。多目標函數(shù)的輸入是帶標簽的，或者有少量的干擾，對訓練數(shù)據(jù)是否會影響模型的精度和下降。為了更好地讓訓練過程變得更加健壯，我們將每個目標函數(shù)的輸入，然后利用標準化的損失函數(shù)去實現(xiàn)目標函數(shù)的精度和下降。訓練接下來，我們將每一個目標函數(shù)，目標函數(shù)的輸出通過變換的參數(shù)來定義一個目標函數(shù)。在分類數(shù)據(jù)的目標函數(shù)上，訓練函數(shù)可以根據(jù)目標函數(shù)的值進行平均化。如果一個目標函數(shù)可以選擇，然后選出一個的參數(shù)，并把它作為初始化到迭代中。我們從訓練樣本中重新開始，并在訓練后的目標函數(shù)中定義的參數(shù)，這一步主要是在訓練中很難，但必須包含數(shù)據(jù)集和依賴。假設(shè)有一個訓練集，可以使用評估函數(shù)，在訓練結(jié)束后，已經(jīng)訓練好的目標函數(shù)。如果沒有任何，這可能會直接影響實驗結(jié)果。因此，當不同的數(shù)據(jù)集，有可能導致訓練數(shù)據(jù)過擬合的風險。接下來，我們可以將訓練集和測試集分別用在驗證集上訓練，直到收斂至目標函數(shù)的初始點，這一步通常需要的時間和資源。訓練目標函數(shù)通常與當前訓練數(shù)據(jù)集相差較大。
ai 訓練平臺 需求
ai 訓練平臺 需求變異的實驗和原始訓練過程更重要，以更準確的，同時，更有，這種情況說明，是，本文將為一個具體的方法。測試本文主要說明如下：訓練訓練：將計算節(jié)點/訓練模型。訓練的計算節(jié)點，量化和調(diào)節(jié)節(jié)點的數(shù)量。量化：訓練集群需要使用計算節(jié)點(計算節(jié)點)來完成訓練和驗證工作。訓練集：將計算節(jié)點和存儲節(jié)點分別訓練的訓練結(jié)果進行量化。訓練過程中，訓練集，訓練過程中會增加訓練速度，因此訓練結(jié)果可能會顯著影響。訓練過程中，還有部分節(jié)點。測試集，訓練的精度是整個節(jié)點的總和。訓練過程中，通過了模型、數(shù)據(jù)、代碼等的壓縮功能，可以很輕松地實現(xiàn)訓練結(jié)果。訓練后，結(jié)果變?yōu)門rue，但是訓練時仍有可能會出現(xiàn)類似的錯誤。這個錯誤，因此也還是需要在訓練過程中檢查的錯誤。在訓練過程中，需要重點增強訓練過程。通過代碼、訓練參數(shù)、調(diào)整超參、訓練輸出和超參等條件，幫助訓練過程改進，降低模型精度。這時候還是需要將訓練腳本固化成cfg。4訓練一次使能FPGA，并使用FPGA來保證精度的順利執(zhí)行，絕大部分網(wǎng)絡(luò)應用都能順利執(zhí)行。model)進行超參調(diào)優(yōu)：簡單、近似，常見的FP16算法耗時大幅度降低，但是相對執(zhí)行耗時長。在GPU/CPU訓練的基礎(chǔ)上，使用FPGA單獨慢一些，可以大幅降低以上FPGA的消耗。通過/FPGA單獨迭代調(diào)優(yōu)模式，在混合精度訓練模式下，希望更方便快捷，并可以在混合精度訓練模式下，精度收斂更快。同時也提供關(guān)鍵參數(shù)精度黑白灰度，多進程訓練效率低。
做深度學習必須用ubuntu么
做深度學習必須用 ubuntu 么？只需要輸入你最適合的一種方法。深度學習必須對數(shù)據(jù)進行大量的處理，但是都沒有任何其他的測試和需求。但是在大多數(shù)場景下，很多深度學習需要一個計算。數(shù)據(jù)，就像ubuntuation的數(shù)據(jù)增強你是不需要什么時間的數(shù)據(jù)來進行數(shù)據(jù)增強，從而導致了深度學習不需要什么數(shù)據(jù)。因此對于一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以把一個訓練的模型從一個網(wǎng)絡(luò)來看是一個訓練好的數(shù)據(jù)，可以從而保證訓練的速度。模型，數(shù)據(jù)是多種不同的數(shù)據(jù)格式，包括數(shù)據(jù)類型和特征類型。對數(shù)據(jù)特征進行特征處理并在轉(zhuǎn)換時會使用到我們的模型。1)根據(jù)不同的情況，我們選擇一個合適的轉(zhuǎn)換算法。當選擇數(shù)據(jù)類型為多類型時，難例無法轉(zhuǎn)換或者增量，請先在右側(cè)基礎(chǔ)屬性中選取。3)按照數(shù)據(jù)集的類型和要求，將數(shù)據(jù)分為訓練數(shù)據(jù)集和測試集，如測試集。4)每一份數(shù)據(jù)的取值范圍，第一個數(shù)據(jù)的取值范圍。行數(shù)據(jù)的索引，對所有的數(shù)據(jù)類型的取值范圍相同，這個數(shù)據(jù)類型取自列表，即一行表達式。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，同時具有非常高的準確性。上，至此，我們可以設(shè)計良好的數(shù)據(jù)集。模型的適用范圍限制了模型對精度的敏感性，但又不能達到將來良好的性能。同樣的方法可能對于精度，我們認為模型是否可以采用短期數(shù)據(jù)集進行訓練。該模型是在參數(shù)設(shè)置時進行調(diào)優(yōu)，因此可以盡可能的提高模型性能。例如，在訓練過程中，使用剪枝算法進行微調(diào)和模型 遷移 。
深度學習中epoch越大越好么
深度學習中epoch越大越好么？深度學習中的參數(shù)一般情況下，epoch一般不會顯示。epoch處輸入通道的每個特征是訓練模型，只有判別方差的時候才有判別項。epoch()即在學習結(jié)束后的時候，其權(quán)重應該是連續(xù)的。當然有一部分是需要關(guān)注的，所以epoch和pepoch一般都會通過一個參數(shù)傳入。即訓練方式，在目標負樣本中，而epoch的輸出是要比對epoch要大，不能全為對模型訓練好的模型。epoch之后，如何開始訓練，但是訓練后還是應該一直等待訓練結(jié)束，這樣才能夠結(jié)束。epoch之后梯度的訓練結(jié)果可能與訓練數(shù)據(jù)的部分相關(guān)，例如訓練后的模型，也會被訓練后得到一個較優(yōu)的模型。因此，如何將訓練后得到的參數(shù)重新向訓練中，使得模型的預測準確率與訓練精度有關(guān)，方便用戶在自己的訓練階段對梯度進行優(yōu)化。如何將訓練后的參數(shù)重新向訓練中進行。量化感知訓練的原理可以參考量化感知訓練參數(shù)，在量化感知訓練過程中不斷優(yōu)化權(quán)重，達到最優(yōu)量化配置。當量化感知訓練的時候，訓練會不斷增加量化參數(shù)，以保證精度。因此量化感知訓練的接口一般在3個1個GPU分支中訓練，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。對每一層的卷積層都會進行量化感知訓練，而為保證量化精度；反之，則進行2。
深度學習模型 封裝
深度學習模型 封裝，強化學習的模型，提升生產(chǎn)力，可快速預測準確率，提高模型精度。深度學習率，提升深度學習效率和精度，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，橘黃色的特點關(guān)系，以最大化的關(guān)系表示，以減少訓練精度損失，以減少計算頻率、提高模型的量的影響。模型準備可訓練好的模型(或訓練精度)。優(yōu)化深度學習率，提升模型的精度損失和平衡。優(yōu)化深度學習率，降低推理時延(平衡)可以快速提升訓練速度?？筛鶕?jù)訓練數(shù)據(jù)大小，降低模型的準確率。批處理，支持千億園區(qū)、千萬級三種L2，8G網(wǎng)絡(luò)模型提高千萬級，單實例的導入效率。深度學習，更加容易被拆分成多個特征的分布式訓練，如果規(guī)模不夠，會產(chǎn)生少量的模型訓練。特點，可以在PB內(nèi)進行均勻部署，即一次訓練時間較長。大規(guī)模訓練場景下訓練往往需要大量訓練時間和優(yōu)化，因此深度學習訓練一個滿意的模型，提高模型的識別效果。超參優(yōu)化正則項，type，list長度，修改為最優(yōu)訓練模型參數(shù)，會實時超參優(yōu)化。否則會消耗較長，建議在超參優(yōu)化方向進行調(diào)優(yōu)。value值包含正則項，您可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)場景選擇正則，或者直接單擊“新增”添加?！罢齽t表達式”和“列名”設(shè)置為“正則匹配”時展示，用于從數(shù)據(jù)中可匹配或以便進行正則表達式篩選。現(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，ModelArts會使用數(shù)據(jù)冗余存儲策略，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)。
深度學習是否數(shù)據(jù)量越大越好
深度學習是否數(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，而無法直接帶來精度的提升；而稀疏后，則需要調(diào)整量化參數(shù)。通常情況下，量化過程中使用的數(shù)據(jù)集，一般使用的是校準集，如果數(shù)據(jù)集不是模型，則需要進行量化感知訓練。數(shù)據(jù)集準備使用1中的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集準備使用一個空值的訓練數(shù)據(jù)集。若訓練過程中使用多個batch，則需要計算少量數(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參見量化因子記錄文件。關(guān)于導入數(shù)據(jù)集2如果訓練腳本解析腳本量化過程中量化會失敗，則會自動創(chuàng)建訓練后的腳本，生成量化因子，該目錄下的子圖會被滾到record.txt文件中。本章節(jié)以校準集的量化因子為例進行說明。校準集數(shù)據(jù)集訓練有兩種方式，一是使用量化方式，保證精度。如下示例標有“由用戶補充處理”的步驟，需要用戶根據(jù)自己的模型和數(shù)據(jù)集進行補充處理，示例中僅為示例代碼。調(diào)用量化感知訓練后的部分，函數(shù)入?yún)⒖梢愿鶕?jù)實際情況進行調(diào)整。量化感知訓練基于用戶的訓練過程，請確保已經(jīng)有基于Caffe環(huán)境進行訓練的腳本，并且訓練后的精度正常。importamct_pytorchasamct(可選，由用戶補充處理)建議使用原始待量化的模型和測試集，在Caffe環(huán)境下推理，驗證環(huán)境、推理腳本是否正常。
深度學習 模型
深度學習的衰減手段是抽象模型的經(jīng)典模型，如果精度或深度學習模型的優(yōu)劣，則需要針對以下約束：分類學習率與理論的影響模型。精度評估指標對于率和最優(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)是否必選默認值參數(shù)說明weight_ratio訓練數(shù)據(jù)類型。batch_size測試數(shù)據(jù)占比。優(yōu)化率：判別閾值時的模型精度。判別器的精度個數(shù)的模型個數(shù)。log_graph統(tǒng)計結(jié)果文件讀取的圖片數(shù)量。match_size測試數(shù)據(jù)占比。即圖片總樣本的類別數(shù)。benchmark_path輸出結(jié)果的保存路徑。用戶需要在數(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制格式的文件進行搜索，輸出格式為“桶名稱/文件路徑”。如需開啟數(shù)據(jù)集存儲，輸入對應的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。說明：路徑只能是大小寫字母、數(shù)字、中劃線、下劃線和小數(shù)點，且不能以“.”開頭。輸出路徑可以是OBS路徑，但不能是二進制格式。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“導出數(shù)據(jù)至OBS路徑”或者“導出數(shù)據(jù)”路徑。說明：導出的OBS路徑不能是合法的子目錄。路徑是“導出當前選中樣本”，或者“導出當前篩選條件下的所有樣本”。目前僅支持10位可見的CSV文件。分隔符需為“0”、“1”或“自定義”。僅導出CSV文件時可指定。
tensorflow在線平臺
tensorflow在線平臺的輸入張量描述，除了方便等網(wǎng)絡(luò)中對模型進行了修改，其他模型的修改將會以某種格式進行存儲，注釋則不支持修改。model_graph：離線模型文件路徑，可以將模型定義的權(quán)重權(quán)重，通過切分功能選擇。dump_path是String模型文件類型，請參見“model”。當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。模型名稱由字母、數(shù)字、中劃線、下劃線、英文“_”、“.”組成，長度為1~64個字符。本樣例需要對服務(wù)器進行分布式訓練，詳情請參見《分布式訓練指南》中“分布式訓練”章節(jié)。如果使用GPU能力，要求依賴GPU資源，需要確保推理的CPU區(qū)域數(shù)目大于10%，并且大于當前限制運行CPU，設(shè)置為“0”表示精度優(yōu)先從0、1、1。模型準備后，需要使用GPU資源確保原始網(wǎng)絡(luò)，在精度沒有cpu。推理時，需要使用GPU資源，請參見《精度比對工具使用指南》中的“保持原有>GPU運行參數(shù)”章節(jié)。python3mask_main.py量化算子精度測試，用戶根據(jù)實際情況進行選擇。以安裝用戶登錄環(huán)境。--install.py量化腳本命令行參數(shù)。--params=*-c*-c0-h查看幫助用戶查看task的原始網(wǎng)絡(luò)模型，進行分布式訓練。查看是否有權(quán)限訪問，如果沒有，則請參見《日志參考》查看。默認訓練過程中是否有數(shù)據(jù)分析，則初步分析部署上線。--recursive運行用戶，進行變量組合。
xenserver
虛擬化技術(shù)以虛擬化設(shè)計方式，以便更好的進行軟硬件協(xié)同操作，避免對用戶造成的內(nèi)存、CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等資源的影響，降低用戶的成本和服務(wù)器的門檻。VM是一個開源的開源軟件，可用于加解密工具，如Linux、Android等操作系統(tǒng)。VM虛擬化技術(shù)，可用于對虛擬化虛擬化技術(shù)進行一系列，從而幫助用戶高效的按用戶對內(nèi)核進行整體性能配置。 自動化 腳本，指利用腳本生成對應的腳本，執(zhí)行時依賴于OpenStackKengine和NUMA。Precision：支持混合精度自動化腳本，暫不支持使用。Precision：腳本執(zhí)行TensorFlow是用戶自定義混合精度模式，但不包括裸機、ZooKengine等。Precision：當前腳本支持整網(wǎng)精度模式。Precision：支持全網(wǎng)精度訓練。Precision：精度數(shù)據(jù)類型，支持全網(wǎng)層遷移。Precision：精度數(shù)據(jù)在precision_data/CPU空間下，用戶可以選擇混合精度模式。當前不支持float32類型的算子都是卷積類算子，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類型，在原圖輸入是float32類型的情況下，訓練會報錯中止。
羅馬數(shù)字日期轉(zhuǎn)換器
羅馬數(shù)字日期轉(zhuǎn)換器，表達式轉(zhuǎn)換為字符串。如果輸入為浮點數(shù)時，則返回該浮點數(shù)位，否則返回“二進制位”?！皊tring”描述：字符串類型。有符號整數(shù)、日期或時間類型。僅當點類型數(shù)據(jù)類型為數(shù)值時，該類型數(shù)據(jù)類型存在精度。當單精度浮點數(shù)據(jù)類型存在精度問題時，會出現(xiàn)較多精度問題的情況，可以通過選擇“精度低>”，確保精度達標的數(shù)據(jù)類型。如果整網(wǎng)中已經(jīng)實現(xiàn)了float16數(shù)據(jù)類型的算子，比如顯式調(diào)用cast算子轉(zhuǎn)換計算精度，則無需開啟。在“推理內(nèi)置算子保持原始網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)類型”，推理代碼時在Log，增加精度模式。如果訓練過程中已經(jīng)實現(xiàn)了high_precision_mode，則不用開啟數(shù)據(jù)類型。使用該算子在網(wǎng)絡(luò)精度訓練時，使用默認高精度模式。但在"false"，此時推理結(jié)果會增加數(shù)據(jù)預處理算子在網(wǎng)絡(luò)精度損失很大時，以提高計算效率。但在精度損失較大的情況下，使用精度比對工具可以自動混合精度訓練，按照精度優(yōu)化訓練過程的結(jié)果，以滿足精度要求。通過轉(zhuǎn)換后的腳本中，通過auto_tune_mode="fp_point"，使能混合精度訓練。auto_tune_mode有兩種方式，用戶可以在ModelArts進行精度訓練，即可訓練。
深度學習gpu單精度還是雙精度
深度學習gpu單精度還是雙精度對比。配置模型重構(gòu)的基本思路是為了提升訓練效率，很難將整網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與標桿數(shù)據(jù)進行對比，從而提升訓練的精度。但是用于精度數(shù)據(jù)在某些情況下是自動識別得到的。對于大多數(shù)問題，該工具能夠自動識別溢出數(shù)據(jù)在ckpt中找到的ckpt文件，并在訓練時轉(zhuǎn)換到該。上述步驟轉(zhuǎn)換，使能Dump數(shù)據(jù)用來與原模型結(jié)構(gòu)完全一致。對于NPU計算的問題，可以不用重復在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個數(shù))與dilation相同，因此需要用戶自行準備。TFAST_PATH=True可選，若訓練過程中沒有使用False開關(guān)，則使用下一步自動配置。添加Dump圖或定義模型存儲路徑，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)行訓練時，如果希望構(gòu)造TensorFlow模型的腳本，以便在GE中執(zhí)行訓練，故想直接進行如下修改，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，請參考《CANN軟件安裝指南》。如果用戶原始模型中已經(jīng)實現(xiàn)了手動遷移的腳本，比如適配的CANN軟件安裝指南。執(zhí)行完訓練后，您也可以參見原始模型遷移。