保存tensortensorflow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
下面是Python与TensorFlow的编程思路对比,来实现简单的一些计算:**在python中:**```pythona=3b=4c=5y=a*b+cprint(y)```则会输出结果:**17**在TensorFlow中,我们也输入类似的代码:```pythonimport tensorflow as tfa=3b=4c=5y=tf.add(a*b,c)print(y)```**则会输出: Tensor(“Add:0”, shape=(), dtype=int32)**可以明显的看到,并没有输出运算的结果,而是输出了一个Tensor,这是因为我们仅仅完成了图的定义,...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
TensorFlow的网络实现方式主要分为Estimator模式和session.run模式,具体操作如下:1. 修改tf训练脚本,添加debug选项设置2. 执行推理或训练脚本,任务运行到前面debug配置后暂停3. 进入调试命令行交互模式后,- 3.1 输入run命令,训练会往下执行一个step- 3.2 执行```lt >tensor name```将所有tensor的名称暂存到文件里,在另一...
TensorFlow白屏监控应用实战
tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ ... 为了在后续图片识别中使用我们需要把这些标签保存下来。 ``` class_names = train_ds.class_names save_data_to_file(list2LineData(class_names), 'white_screen_model/labels.tx...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... 存放结构化数据 (如目标检测结果) 或过程数据 (如缩放后的图像)。### 开发流程我们先来看看AI应用开发的典型推理...
特惠活动
保存tensortensorflow-优选内容
保存tensortensorflow-相关内容
TensorFlow白屏监控应用实战
tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ ... 为了在后续图片识别中使用我们需要把这些标签保存下来。 ``` class_names = train_ds.class_names save_data_to_file(list2LineData(class_names), 'white_screen_model/labels.tx...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... TensorBoard 选择是否采集 TensorBoard 日志。 选填 。 开启后用户需要编写代码将日志写入环境变量 TENSORBOARD_LOG_PATH 对应的地址,然后在任务的列表页 / 详情页启动 TensorBoard 查看对应的日志。 所属队...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... 存放结构化数据 (如目标检测结果) 或过程数据 (如缩放后的图像)。### 开发流程我们先来看看AI应用开发的典型推理...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training... 数据负载均衡与状态保存:支持按 Worker 负载动态分配 Task,如在 Worker 失败时支持回收 Task 并进行重新分配;1. 多线程高速数据读取:支持多线程读取 HDFS 和 Kafka 后输出到训练器,提高单训练器的吞吐。 ...
新功能发布记录
全量发布 管理节点组 自定义模型支持 TensorFlow-LLM 框架及配置优化 边缘推理 为了兼容 LLM 大模型管理,自定义模型新支持 TensorFlow-LLM 框架;此外,模型配置中新增了以下 Tensor 配置项:”不规则处理“、”是否可选“。 全量发布 创建自定义模型 Qwen-VL-Chat 模型组输入参数优化 边缘推理 Qwen-VL-Chat 模型组的输入参数采用了符合 OpenAI - Create chat completion 接口调用要求的格式。支持 text 和 image_url ...
使用文档
支持的选项包含 TensorFlowPS、 PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custom。配置该参数后将覆盖 conf 中的值。 否 --local_diff 是否只上传增量的代码文件来加速提交任务的过程,支持的选项包含 on、off,不配置该参... 需开白TensorBoardStorage: Type: "Nas/Vepfs" 必填,TensorBoard 日志写入存储实例类型,可填写 Nas 或 Vepfs NasId: "replace with your NAS Id" NAS 实例 Id,当 Type 为 Nas 时填...
部署模型服务
GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操作,请参见绑定一体机。 如果您要部署自定义模型,您必须完成以下任务:创建自定义模型并为自定义模型创建版本。相关操作,请参见创建自定义模型、为模型创建版本。...
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。N... 设置包存储库和 GPG 密钥。 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行... Tensor 并行和流水线并行;可根据参数量、计算量自动切分流水线。veGiantModel 的底层是基于 BytePS 做加速的。下面对 BytePS 和 veGiantModel 展开做介绍。#### BytePS 通信优化分布式机器学习领域当中,有两...
