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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。。> Tips: > 请提交本步骤实验结果截图。encoded_data = encoder.fit_transform(data.reshape(-1, 1)).toarray()```### 模型选择与训练选择机器学习模型,我使用的是支持向量机(SVM),SVM是一种常用的监督学习模型,一般用于分类和回归任务。这里用它及逆行训练并评估。```#创建并训练SVM模型svm_model = SVC()svm_model.fit(X_train, y_train)#在测试集上进行预测y_pr...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
安装Intel® Distribution for Python和Intel® oneAPI Base Toolkit,确保安装适合的CPU的优化库和驱动程序。2.使用Intel® VTune™ Profiler对深度学习模型进行性能分析,以识别瓶颈并调整参数。```import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, modelsfrom keras.applications.vgg16 import VGG16import numpy as npfrom PIL import Imageimport time#加载vgg_model = VGG16(weights='imagenet')#输入数...
招聘|字节跳动云原生计算团队,期待你的加入
2. 熟悉 Linux 操作系统、数据结构及算法等基础知识;熟练使用 JAVA 语言,有高质量、高效率代码开发经验,良好的 TroubleShoting 能力;熟练使用 Java 后端开源框架 spring boot 等;具备良好的面向对象编程经验,具有... 3. 对 Ray 有深入研究或者实践经验,对 Hadoop MapReduce/Spark/Flink 等开源计算框架有深入研究或有实践经验,对 TensorFlow/PyTorch/MXNet 等开源深度学习框架有深入研究或有实践经验优先。**工作地点**:杭州 【...
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良好的 TroubleShoting 能力;熟练使用 Java 后端开源框架 spring boot 等;具备良好的面向对象编程经验,具有很强的系统分析设计能力,熟悉常用设计模式。 **工作地点:**北京、上海、杭州 ... 对 TensorFlow/PyTorch/MXNet 等开源深度学习框架有深入研究或有实践经验优先。 **工作地点:**杭州 中。我们假设句子 X 是由一个隐变量 z 生成出来的。z 是指数族密度的一个混合分布。这里的 C 是离... 并且在序列生成机器翻译等任务上相对 tensorflow 版本,有 10 倍以上的速度提升。 最后,我们已经推出了火山翻译系统,而且 火山引擎 AI 中台也集合了包括视频翻译、机器翻译、智能同传等模块功能,如果有兴趣,欢迎点...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
Spark 作业部署是 Standalone 的静态部署还是 K8s Native 动态部署,是否使用 Operator?在 K8s 上如何实现 Spark 作业的租户级别资源管控,在作业提交时进行管控还是在 Pod 创建时进行管控?如何支持 Spark 的调度需求... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 ...
初探金融风控中的信用评分卡搭建全流程 | 社区征文
One-hot编码或WOE编码等。变量衍生即为特征加工的过程,意在从基本的借款人信息中加工出更有业务意义的变量。比如通过乘或除的方式得到一些非线性的特征。需要注意的是,通过变量之间的加或减操作得到的特征是没有意义的,这些特征与原变量是线性相关的,由乘、除或其他的非线性变换得到的特征才有意义。连续变量分箱处理、离散变量的交叉组合也是比较常用的变量衍生方法,在后续的高阶篇中会介绍一些高阶的变量衍生方法。相关性分...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring All Reduce 同步参数,要求单机... 他们花了很多时间研究 Tensorflow,profiling 训练过程,发现了一些问题:* TensorFlow 的分布式 runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,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Distribut... 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...
干货|火山引擎技术工具分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写
one-hot编码: 文本类型的属性无法直接被模型训练使用,需要one\_hot编码成数字向量例如:4. 梯度提升树:负责拟合训练数据,输出一个可以用于预测的模型(图中没有标注的参数不需要维...
机器学习
2.2 one-hot 模型应用one-hot 模型应用算子链接在 one-hot 编码算子之后。one-hot 算子除了支持将 string 类型的列用数组表示,还支持将转换过程以模型的方式保存,结合 one-hot 模型应用算子,可以将类似的列再进行编码转换。 说明 特征列映射: 设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。 2.3 分类支持以下模型,详情参见功能页面。 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加...
机器学习
1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。字段设置特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。标签列:标签列,分类训练的依据。参数设置预测的列名:预测的列的名字。 2.2 one-hot 模...
