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來自：百科了解更多 模型訓練常見問題 本地導入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持導入本地開發(fā)的算法，格式要求如下： 編程語言不限。 啟動文件必須選擇以“.py”結尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過1024個。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓練好后的模型如何獲取？來自：專題
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云知識 大V講堂——神經網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經網(wǎng)絡結構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經網(wǎng)絡結構搜索(NAS)來自：百科權完成操作。 創(chuàng)建訓練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側導航欄中，選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”，進入“訓練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”，進入“創(chuàng)建訓練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓練作業(yè)相關參數(shù)信息。 4、選擇訓練資源的規(guī)格。訓練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題
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像是黑白的，但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸來自：百科![]()
流程編排器負責完成神經網(wǎng)絡在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個神經網(wǎng)絡生效的過程。 數(shù)字視覺預處理模塊在輸入之前進行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來滿足計算的格式需求。 張量加速引擎作為神經網(wǎng)絡算子兵工廠，為神經網(wǎng)絡模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經網(wǎng)絡模型轉換成昇來自：百科![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網(wǎng)絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
業(yè)的詳情。 3、在“配置信息”頁簽，獲取“訓練輸出位置”下的路徑，即為訓練模型的下載路徑。 模型遷移到其他帳號 您可以通過如下兩種方式將訓練的模型遷移到其他帳號。 1、將訓練好的模型下載至本地后，上傳至目標帳號對應區(qū)域的 OBS 桶中。 2、通過對模型存儲的目標文件夾或者目標桶配置策來自：專題![]()
使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
算子性能的提升，讓神經網(wǎng)絡算子可以基于不同層級的緩沖器進行多級別的緩存融合，使得昇騰AI處理器在執(zhí)行融合后的算子時片上資源利用率獲得顯著提升。 綜上，由于TBE在提供算子開發(fā)能力的同時也提供了標準算子調用以及算子融合優(yōu)化的能力，使得昇騰AI處理器在實際的神經網(wǎng)絡應用中，可以滿足功來自：百科![]()
華為云計算 云知識 購買了云市場服務后如何管理 購買了云市場服務后如何管理 時間：2021-03-19 17:10:26 云市場 用戶指南 用戶購買了華為云云市場服務后如何管理？本文為您揭曉答案。 1、進入資源中心 > 我的云市場頁面。 2、單擊“已收藏的服務”，可以查看您訂閱的應用，并進行以下操作：來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網(wǎng)絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數(shù)字識別模型。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——預訓練語言模型 大V講堂——預訓練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關系。來自：百科![]()
型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡構建 第4章來自：百科![]()
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大V講堂——開放環(huán)境下的自適應視覺感知 時間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機器視覺學習技術通常依賴于大規(guī)模精確標注的訓練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設計和訓練的人工智能模型，在行業(yè)應用場景變換時，容易導致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：百科![]()
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網(wǎng)絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟： 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學員能夠結合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科
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