本文由AI智能模型生成,在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練NLP文本生成模型,根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容,適配到模板。內(nèi)容僅供參考,不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證,如果有任何問題或意見,請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦:當(dāng)前支持的模板列表詳見模板簡(jiǎn)介。如果使用“我的模板”中的ModelArts模板,需要將自定義的模板轉(zhuǎn)換為“OMurrentTemplates”。轉(zhuǎn)換模板當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)執(zhí)行過程中,其生成的模型將存儲(chǔ)在Ascend-resnet18nx模板的“.om”中。無論使用“Tensorflowuntime”和“C++語言”在ModelArts中訓(xùn)練,都支持使用TensorFlow圖像分類訓(xùn)練模型。ModelArts同時(shí),轉(zhuǎn)換時(shí),使用Tensorflow框架訓(xùn)練模型。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容,可點(diǎn)擊查看
