如何解决：“预期形状为TensorShape（[Dimension（None），Dimension（785）]），但数据集的形状为TensorShape（[Dimension（785）]）”的问题。
社区干货
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
用户可以使用该工具把模型转成TensorRT格式,如果在模型转换的过程中出现精度丢失等问题,也可以使用该工具进行问题定位与解决。*kubeai-trt-helper*主要在两个阶段为用户提供帮助:一个是问题定位,另一个阶段是模型转... 调用TensorRT相关接口与工具进行转换。此外,我们在模型转换阶段,针对TensorRT原有参数与API过于复杂的问题也做了一些封装,提供了更为简洁的接口,比如工具可以自动解析onnx,判断模型的输入与输出shape,不需要用户再...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。... "dimension": 768 }, "metadata": { "type": "text" } } }, "settings": { "index": { "refresh_interval": "10s", "number_of_shards": "3", "knn": true, "knn.spac...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
方便用户根据不同的项目需求进行开发集成。- 框架层:中间层包括框架的 graph/pipeline 调度,跨数据类型跨设备的数据流转 Backend,以及常用的跨设备 reformat、color space conversion、tensor 算子等 SDK。- 模块层:包含具有各种原子能力的模块,提供多语言模块开发机制。用户可以根据自身需求将算法/处理实现为 Python、Go、C++ 语言的任意一种。* * *### BMF的安装部署指南#### 安装方式选择————》》》- **...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
这个测试会咨询你一系列的问题,然后从多个维度来对你的性格做全面分析。其中,测试测试者的内向或外向往往是测试中的一个维度,假设我(Jay)的内向/外向得分为38(满分100),则我们可以绘制下图: 为了更好的表示数据,我... 我们先来打印看一下`input`和`h_prev`以及它们的shape,如下:
特惠活动
如何解决：“预期形状为TensorShape（[Dimension（None），Dimension（785）]），但数据集的形状为TensorShape（[Dimension（785）]）”的问题。-优选内容
如何解决：“预期形状为TensorShape（[Dimension（None），Dimension（785）]），但数据集的形状为TensorShape（[Dimension（785）]）”的问题。-相关内容
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实... python>>>import torch>>>torch.cuda.is_available()回显为True,表示环境正常可用。输入exit()退出当前环境。 步骤二:选择预训练模型并整理数据集为了适配DeepSpeed-Chat的微调训练,需要对预训练模型的数据集做一...
【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
将unet_hw960_bs1.air模型转为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型,此处模型转换需要用到ATC工具。昇腾张量编译器(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)是昇腾CANN架构体系下的模型转换工具,它可以将开源框架的网络模型或Ascend IR定义的单算子描述文件(json格式)转换为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型。模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,可以脱离设备完成模型的预处理。[ATC参数概览](htt...
【高效视频处理】BMF 项目安装与老视频修复体验全流程及总结 | 社区征文
video对象包含了解码后的视频数据和相关信息。bmf.encode(...).run() 是对解码后的视频进行编码,其中视频参数包括: - "codec": "h264" - 视频编码器为H.264。 - "width": 320 - 视频宽度为320像素。 - "heigh... None) has_next = False for key in frames: if len(frames[key]) > 0: has_next = True break if not has_next: bmf_sync.send_eof(encoder) brea...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device)...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
• --data_url:数据集输入路径。• --run_eval:True表示训练过程中同时进行验证。训练日志:```============== Starting Training ==============img shape: (1800, 1800, 3) mask shape (1800, 1800)st... from mindspore import Tensor, export, load_checkpoint, load_param_into_net, contextfrom src.unet_medical.unet_model import UNetMedicalfrom src.unet_nested import NestedUNet, UNetfrom src.config...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tunin... "dimension": 768 }, "metadata": { "type": "text" } } }, "settings": { "index": { "refresh_interval": "10s",...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tunin... "dimension": 768 }, "metadata": { "type": "text" } } }, "settings": { "index": { "refresh_interval": "10s",...
部署自定义的 yolo 模型
image_shape Tensor 形状: [1, 2] float32 1表示批处理大小; 2表示原始图片的大小(size)。 输出(OUTPUTS) 参数 属性 释义 yolonms_layer_1 Tensor 形状: [1, -1, 4] float32 1表示批处理大小; -1是不定长度... 3 个数值的含义分别为批处理大小,类别和边界框的索引。 注意 该模型只支持一次处理一张图片,即批处理大小(batch size)必须是 1。 该模型基于CoCo 数据集,总共支持 80 个种类。 创建自定义模型本章节介绍了在边缘...
人脸检测-01-FaceNet-TRT
GridBox 将输入图像划分为一个网格,每个输出类别预测四个归一化边界框参数(xc,yc,w,h)和置信度值。详情请访问 NVIDIA 相关文档。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型基于 TensorRT 框架。 注意 您的一体机必须具有 NVIDIA 的 GPU 设备才能运行本模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 input_1 FP32 3, 544, 960 - None 输入说明: 输入的是一个 RGB 图...
