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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練調(diào)參 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練調(diào)參 相關(guān)內(nèi)容
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ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 Mod來(lái)自：專題大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
如果切換了Notebook的規(guī)格，那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測(cè)，不能進(jìn)行分布式調(diào)測(cè)，也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的 OBS 路徑，實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。來(lái)自：專題![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來(lái)自：百科![]()
+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？ 管理控制臺(tái) 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過(guò)程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫(kù)配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前來(lái)自：專題![]()
主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時(shí)，也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測(cè)的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開 針對(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中大模型Checkpo來(lái)自：專題![]()
嘗試調(diào)整超參來(lái)迭代模型；或在實(shí)驗(yàn)階段，有一個(gè)可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會(huì)回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過(guò)程可見下圖。 開發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實(shí)驗(yàn)階段：調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等，通過(guò)多來(lái)自：專題![]()
使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開發(fā)流程，包括算來(lái)自：專題![]()
使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開發(fā)流程，包括算來(lái)自：專題![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，在該頁(yè)面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來(lái)自：專題![]()
據(jù)的統(tǒng)一管理，提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、來(lái)自：專題![]()
ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺(tái)，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場(chǎng)景模型，無(wú)需深究底層模型開發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來(lái)自：百科
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