本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。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。![picture.image](htt... 实例类型选择 GPU 计算型:ecs.g1te.2xlarge![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/63908b4cd5f745919aefd744d893b6ca~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce...
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/ network_error/ not_white/```接下来我们使用这些数据, 先获取待训练数据所在路径,然后我们将数据集的80%用于训练,20%用于验证(在开发模型时使用验证拆分是一种很好的做法)。 ``` import o...
(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... 示例图如下所示。```专家系统分析结果:Detection Type: FP16 overflowOperator Index: 228Expert Advice: Float16 data overflow occurs. Rectify the fault and perform comparison again.检测类型:FP...
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... 需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSI...
【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... 使用如下命令从本地提交训练任务: volc ml_task submit --conf <配置文件的路径> 示例:volc ml_task submit --conf ./tf_custom_mnist_random_1worker-2c4g.yaml100% ████████████████ (1/1, 8...
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... 需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSI...
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... 部署实例 为每个子模型分别配置 CPU模型服务实例数 和 GPU模型服务实例数。 当 模型 是 Ensemble 之外的类型时,子模型有一个;当 模型 是 Ensemble 类型时,有多个子模型。更多信息,请参见创建自定义模型。 CPU模...
一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,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,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自...
项目分析下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1. 数据采集我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到... # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(processed_data.drop('diagnosis', axis=1), processed_data['diagnosis'], test_size=0.2, random_state=42) # 训练分类...
例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之... # 实例化 tokenizer 和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)# 定义损失函数和优化...
具体参看 API: 创建视频设备管理实例:getVideoDeviceManager 获取当前系统内视频采集设备列表:enumerateVideoCaptureDevices 设置当前视频采集设备:setVideoCaptureDevice 功能优化硬件耳返功能新增支持了 OPPO,V... RTC SDK 将逐步拆分为主库加功能插件的形式,以适应不同的业务场景和 App 体积缩减需求。详情参看减小 App 体积。 该版本提供了用 Swift 开发的 iOS 快速开始 Demo 项目。参考跑通 iOS Swift 快速开始。 升级必看如...
做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背景:大多数互联网企业都提供有类似N... ## 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...
本文将为您示范如何使用,并发送出一个 Hello Primus 的范例任务。在成功运行 Primus Hello 后,您可以到 下一章节---基础使用 中,进一步了解 Primus 如何协同 TensorFlow 进行一个分布式的模型训练任务。 1 准备工作... 1.1 进入 Ranger UI集群的访问链接中需要为 ECS 实例绑定弹性公网 IP,公网操作详见绑定公网IP,其余详见访问链接。 需要在 快速配置服务端口 中,给源地址和对应端口添加白名单才可继续访问。 访问时需要的用户名...