蚁群优化优化tensorflow
社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... **优化器**调节神经元的权重和偏置量,使得损失函数的返回值尽可能的小,这就是优化器的作用。Adagrad 专门针对各个特征调整学习率:这意味着数据集中的某些权重与其他权重具有不同的学习率。它总是在缺少大量输入...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
**模型优化**通过调整模型的超参数、增加数据样本量以及引入正则化技术,我们不断优化模型,提高其在测试集上的表现。```# 代码示例:模型评估test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_data)print(f'Test Loss: {test_loss}, Test Accuracy: {test_accuracy}')# 代码示例:模型优化from tensorflow.keras import regularizers# 增加正则化model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='r...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务... 并根据用户反馈进行优化调整。在这个项目中,我主要使用了以下几种技术:- Python:作为项目开发语言之一,在整个项目中都有广泛使用。Python 具有简洁易读、跨平台兼容、丰富且成成熟的第三方库等优点,在数据处...
特惠活动
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数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务... 并根据用户反馈进行优化调整。在这个项目中,我主要使用了以下几种技术:- Python:作为项目开发语言之一,在整个项目中都有广泛使用。Python 具有简洁易读、跨平台兼容、丰富且成成熟的第三方库等优点,在数据处...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... 存储的成本也很重要。### 高性能计算和存储的规模化调度我们是如何应以上这些挑战的呢?#### 专为 AI 优化的高性能计算集群大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,... 代码阅读与优化文章来源:https://xie.infoq.cn/article/f756cec739593b8ba3558e9c2
功能发布记录(2022年及之前)
包括EMR TensorFlow,EMR Flink 数据开发,支持LAS多队列模式,可按需选择LAS公共队列或独享队列 数据开发,临时查询新增Presto、Trino查询模式 数据集成,新增TOS、Oracle、SqlServer数据源离线同步 数据安全,支持按照用户组进行授权,提高授权效率 数据地图,支持基于数据血缘关系,一键邮件通知上下游节点表变更信息 产品体验及性能优化,升级UI及提示文案,修复部分遗留缺陷 2022/6/7发布内容: 数据集成体验优化,可自动获取MySQL数据源...
GPU推理服务性能优化之路
可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。:NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribution of OpenVINO™ Toolkit中的行为识别模型,对监控区域内的人员活动进行分析,这些技术也都很成熟,实施起来成功率是较高的。有了一些... 行为识别使用了TensorFlow进行训练得到的行为识别模型,对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.loa...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多,为了训练这些庞大的模型需要更多、更丰富的训... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
## 启动可以指定端口号,不指定默认8888 当# 还可以指定其他参数具体可以 jupyter notebook -h```### 使用Docker安装docker安装启动jupyter就比较简单了比如:docker run -it -d --name=test. tensorflow/te... fit内部核心就是优化其内部参数减少损失,使函数对特征到标签的模拟越来越贴切, 针对所有样本,找到一组平均损失较小的模型参数。 这其中的关键就是:通过梯度下降,逐步优化模型的参数,使训练集误差值达到最小。梯度...
