配tensorflow步骤
社区干货
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。1. 确定...
【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... 以TensorFlow为例,步骤如下:1. 设置“DUMP GE GRAPH=2”生成计算图文件,同时修改训练脚本,开启dump功能2. 执行训...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了伪标签... ## 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...
特惠活动
配tensorflow步骤-优选内容
配tensorflow步骤-相关内容
模型的性能评估及优化
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【模型管理】进入列表页面。 单击待查看模型的名称进入详情页面,并在模型版本列表中选中希望进行性能...
部署模型服务
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。 操作步骤登录边缘智能控制台。 在左侧导航栏顶部的 我的项目 区域,选择您的项目。 在...
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 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...
【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... 使用MindStudio开发和运行推理业务步骤如图所示,其中“深入开发”为SDK高级特性,用户可以视情况选择执行。1. 确定...
【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... 以TensorFlow为例,步骤如下:1. 设置“DUMP GE GRAPH=2”生成计算图文件,同时修改训练脚本,开启dump功能2. 执行训...
创建自定义模型
TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在一起,以及定义这些模型之间输入和输出张量的连接。模型组合用来封装包含多个模型的过程,例如“数据预处理 -> 推理 -> 后处理”。使用模型组合可以避免传输中间张量的开销,并减少发送到服务端的请求数量。模型组合对应的方法为 Ensembl...
边缘推理概述
功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现在边缘侧进行推理。 说明 通过搭配数据处理模块,您还可以对模型服务的推理结果进行多样的处理并通过多种渠道进行输出。关于数据...
功能总览
下载的数据和配置环境,待用户下次开机后继续使用。具体的使用方法详见创建开发机。 自定义训练 机器学习平台的【自定义训练】模块为用户提供了灵活易用的机器学习训练环境。预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练框架,用户无需关心底层机器调度和运维,上传代码和填写适量的参数即可快速发起分布式训练任务。 模型管理 机器学习平台支持用户导入模型到【模型管理】模块进行托管。在机器学习项目的整个生命...
实例更配
支持根据业务实际需求,调整远端构建集群使用的 CPU 规模和缓存资源规模。本文为您介绍如何进行实例更配。 注意 实例更配过程中,不允许对实例进行操作,请选择业务闲暇时段进行更配。 当前实例更配不涉及计费更配,仅后续计费账单推量值更新。 前提条件已创建实例,具体操作可参见 创建构建加速实例。 使用限制缓存资源规模仅支持扩大,即仅支持增加缓存实例个数,不支持减小。 操作步骤登录 持续交付控制台。 在左侧导航栏选择 构建加...
