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算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調用,整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用一般包括四個引擎:數(shù)據(jù)引擎,預處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經(jīng)網(wǎng)絡需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進行相應數(shù)據(jù)的處理(如圖片過濾等),作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自:百科體驗。開發(fā)環(huán)境支持一鍵鏡像保存功能。 幫助文檔 收起 展開 訓練作業(yè) 收起 展開 ModelArts提供了模型訓練的功能,方便您查看訓練情況并不斷調整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外,ModelArts還提供了從AI來自:專題
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的作用。 游戲智能體通常采用深度強化學習方法,從0開始,通過與環(huán)境的交互和試錯,學會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,主要包含如下步驟: 1、通過GPU分析場景特征(自己,視野內隊友,敵人,小地圖等)輸入狀態(tài)信息(Learner)。 2、根來自:專題成的默認目錄和樣本用例。 3、在默認目錄下單擊“樣本用例”,選擇頁面右側的“用例步驟”,選擇前置步驟或測試步驟配置。 4、前置步驟:每個執(zhí)行線程中,僅執(zhí)行一次。如無業(yè)務需求可以不添加。 5、測試步驟:測試用例的執(zhí)行體,需要配置。 在該用例下,單擊“添加請求”。輸入請求名稱,添加請求信息。來自:專題
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