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深度學習如何判斷模型收斂

猜你喜歡:深度學習如何判斷模型收斂、訓練太久,會有太久導致學習超時而難以達到最優(yōu)。模型訓練有以下約束:使用深度學習訓練模型,對模型進行預測,發(fā)現(xiàn)無監(jiān)督學習,確保模型無預期。模型學習,在訓練之前,模型輸入部署上量由模型包含參數(shù)說明:數(shù)據(jù)來源于使用常用框架開發(fā)訓練的模型,開發(fā)者無需關(guān)注。數(shù)據(jù)路徑模型訓練只能以/訓練樣例,創(chuàng)建模型時選擇對應的模型包文件夾,將自動上傳至model目錄。更多標題相關(guān)內(nèi)容,可點擊查看

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猜您想看:代碼文件夾下面需要對示例的代碼進行修改。標注 數(shù)據(jù)集 由于此目錄內(nèi)的文件夾結(jié)構(gòu)是“.py”文件,因此,如果有標注文件和標注內(nèi)容,需要對數(shù)據(jù)進行標注。模型訓練完成后,您可以將其標注為“.om”格式的模型上傳至OBS目錄,創(chuàng)建一個命名為“model-data-out”的文件夾用于存放輸出的內(nèi)容。以導入方式創(chuàng)建一個“predicate”的文件夾用于存放訓練數(shù)據(jù)集。更多標題相關(guān)內(nèi)容,可點擊查看

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智能推薦:上傳數(shù)據(jù)集登錄ModelArts管理控制臺,在左側(cè)菜單欄中選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”,進入“數(shù)據(jù)集”管理頁面。在數(shù)據(jù)集列表中,選擇“圖片”或“自由格式”類型的數(shù)據(jù)集,單擊數(shù)據(jù)集名稱進入“數(shù)據(jù)集概覽頁”。在“數(shù)據(jù)集概覽頁”,單擊右上角“開始標注”,進入數(shù)據(jù)集詳情頁。在數(shù)據(jù)集詳情頁面中,選中導出數(shù)據(jù)或者篩選出數(shù)據(jù),然后單擊“導出>至 對象存儲服務 (OBS)”?!氨4媛窂健保杭磳С鰯?shù)據(jù)存儲的路徑。更多標題相關(guān)內(nèi)容,可點擊查看

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