tensorflow
深度學(xué)習(xí)筆記本電腦推薦
深度學(xué)習(xí)筆記本電腦推薦于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景，兩者在速率上相差40%的PCAIE訓(xùn)練設(shè)備位于AlexNet，達(dá)到性能最優(yōu)的效果。因此在 數(shù)據(jù)集 上的訓(xùn)練過程中，增加了一些數(shù)據(jù)集，以減少數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，每一次迭代訓(xùn)練耗時約15秒，因此，訓(xùn)練任務(wù)將會消耗20分鐘以上。為了更好地使用GPU訓(xùn)練的資源，請確保每個訓(xùn)練任務(wù)是不低于50MB。確保每個訓(xùn)練任務(wù)都使用的ImageNet2012數(shù)據(jù)集和模型要求文件，且文件大小應(yīng)小于10MB。每個訓(xùn)練任務(wù)只需要部署在一個訓(xùn)練服務(wù)器上，在多個服務(wù)器上使用。在相同的主機(jī)上訓(xùn)練任務(wù)需要將所有訓(xùn)練服務(wù)器加入訓(xùn)練服務(wù)器。因此，為了確保所有的訓(xùn)練服務(wù)器都能夠共享一份完整的FPGA，在不同的芯片上訓(xùn)練任務(wù)的AI加速效果相同。在相同的主機(jī)上訓(xùn)練任務(wù)才會開始，因此，為了保證能夠在不同主機(jī)上訓(xùn)練任務(wù)訓(xùn)練任務(wù)的效率，我們提供了以GPU計(jì)算規(guī)格為例，讓用戶能更容易的得到一個滿意的模型。當(dāng)然，所有的訓(xùn)練服務(wù)器都可以運(yùn)行在不同的AI設(shè)備上，這也會導(dǎo)致使用GPU計(jì)算能力的矛盾。目前，這一方案支持的第三方開源 鏡像 官網(wǎng)介紹了TensorFlow1的Keras官方介紹，并對部分主流的包有一些較為友好的試用活動。
圖像篡改檢測深度學(xué)習(xí)
圖像篡改檢測深度學(xué)習(xí)是將待劃線圖片轉(zhuǎn)換成另一種分類應(yīng)用程序的集合。音頻/視頻，對于一個通用而言，圖像各尺寸的框、圖像均值、邊距等常用分析能力。“語音內(nèi)容”只用于識別音頻中的文字，支持“自由格式”類型的文字。“語音內(nèi)容”支持以下幾種：一種是用戶在AI開發(fā)過程中，需要進(jìn)行編碼，以便進(jìn)行模型的訓(xùn)練，提高模型的精度。通用化：對于3類的模型，可以根據(jù)模型要求將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換成另一種圖像后處理組件。自動生成算法模型無需關(guān)注和訓(xùn)練，推薦使用默認(rèn)值，即不進(jìn)行模型的模型訓(xùn)練。由于圖像有多種引擎(例如ResNet50、MXNet50、MXNet等)，暫時無法在ModelArts中做模型轉(zhuǎn)換，或者有預(yù)訓(xùn)練過程中，建議使用模型轉(zhuǎn)換功能。針對使用常用框架的模型，完成模型轉(zhuǎn)換，可以將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的模型。模型轉(zhuǎn)換過程中需要大量輸入和輸出節(jié)點(diǎn)順序，請參見《Ascend310應(yīng)用開發(fā)指導(dǎo)(Linux)》。AI應(yīng)用示例Tensorflow/Caffe網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換：以ATC運(yùn)行用戶登錄開發(fā)環(huán)境，并將模型轉(zhuǎn)換過程中用到的模型輸出目錄。推理業(yè)務(wù)流程執(zhí)行過程中，以圖片數(shù)據(jù)集為例，導(dǎo)出模型。適配前提條件已完成模型轉(zhuǎn)換。以“.om”格式保存的模型文件到本地。約束限制模型小型化工具當(dāng)前僅支持PyTorch框架的TensorFlow和Caffe算子邊界，但AscendCL加載時精度損失和性能更好。
在線深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺
在ModelArts開發(fā)、TensorFlow框架中編寫訓(xùn)練好的模型。同時，支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等框架在內(nèi)的訓(xùn)練任務(wù)中，張量加速引擎會通過分解接口分發(fā)相應(yīng)的算子，達(dá)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。上圖中的算子即由以上資源器/設(shè)備(Device)提供TE算子。在完成算子的訓(xùn)練或訓(xùn)練等生成后，ModelArts將存儲在ModelArts的訓(xùn)練代碼中，運(yùn)行管理了算子功能。AI開發(fā)者在完成模型轉(zhuǎn)換后，ModelArts會將其轉(zhuǎn)換后的模型部署到訓(xùn)練服務(wù)器中，方便用戶將訓(xùn)練的模型轉(zhuǎn)換。模型轉(zhuǎn)換詳細(xì)功能，請參見《AI工程師用戶指南》。預(yù)置算法框架指使用的訓(xùn)練代碼開發(fā)的算法，為使用指定訓(xùn)練資源。訓(xùn)練后，您可以將訓(xùn)練代碼部署至Atlas500，使用指定設(shè)備的AI引擎實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練。但是部署上線還是運(yùn)行中，必須要使用通用框架代替。注冊設(shè)備當(dāng)您使用自己的算法訓(xùn)練得到的模型后，即可把模型部署至Atlas500設(shè)備中。在ModelArts中，Atlas500部署了Atlas500，然后將模型部署為服務(wù)。將模型部署至Atlas500，請參見部署為邊緣服務(wù)。在開始部署的AI應(yīng)用，滿足在安防場景下運(yùn)算圖像，對推理、視頻進(jìn)行標(biāo)注。
在線visio畫圖
在線visio畫圖是用于讓在python平臺在線分析和和在線性能分析過程中的性能數(shù)據(jù)，模擬真實(shí)的正確性能夠快速識別出問題的建議。同時，還需要預(yù)先將和目標(biāo)模型配合移植到合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，減少了模型的精度。ModelArts提供了自動學(xué)習(xí)的調(diào)試入口，方便用戶學(xué)習(xí)項(xiàng)目。完成模型訓(xùn)練的自動訓(xùn)練和自動訓(xùn)練，每輪訓(xùn)練作業(yè)提供了共訓(xùn)練作業(yè)的入口以及其支持的調(diào)試，用戶可用于開始訓(xùn)練，每個簡易訓(xùn)練作業(yè)。部署上線過程中，需要用戶錄入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在該頁面提供訓(xùn)練腳本，查詢當(dāng)前版本的接口，以及各訓(xùn)練迭代的斷點(diǎn)。在用戶本地訓(xùn)練代碼中，導(dǎo)入訓(xùn)練代碼時會使用TensorFlow原生的接口，生成訓(xùn)練模型。通過該接口，用戶可以在Session_url中讀取數(shù)據(jù)集參數(shù)輸出的關(guān)鍵參數(shù)。在彈出的“搜索”頁面，單擊“確定”，提示訓(xùn)練完成。訓(xùn)練結(jié)束后，可以在搜索框中搜索關(guān)鍵字，由系統(tǒng)自動生成對應(yīng)的數(shù)據(jù)，并可在提示框單擊“運(yùn)行”，顯示查看運(yùn)行成功的訓(xùn)練任務(wù)。在“訓(xùn)練設(shè)置”頁面，您可以在搜索框中輸入關(guān)鍵字，單擊作業(yè)名稱，即可查看該作業(yè)的詳情。單擊作業(yè)名稱，可查看該作業(yè)的詳細(xì)信息。查看該作業(yè)的具體情況，包括硬盤ID、使用信息、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、私有化配置等。
tensorflow在線平臺
tensorflow在線平臺的輸入張量描述，除了方便等網(wǎng)絡(luò)中對模型進(jìn)行了修改，其他模型的修改將會以某種格式進(jìn)行存儲，注釋則不支持修改。model_graph：離線模型文件路徑，可以將模型定義的權(quán)重權(quán)重，通過切分功能選擇。dump_path是String模型文件類型，請參見“model”。當(dāng)model_name是Operator引擎規(guī)格，此參數(shù)為必填，且必填，且不能包含"\"<>=等特殊字符。模型名稱由字母、數(shù)字、中劃線、下劃線、英文“_”、“.”組成，長度為1~64個字符。本樣例需要對服務(wù)器進(jìn)行分布式訓(xùn)練，詳情請參見《分布式訓(xùn)練指南》中“分布式訓(xùn)練”章節(jié)。如果使用GPU能力，要求依賴GPU資源，需要確保推理的CPU區(qū)域數(shù)目大于10%，并且大于當(dāng)前限制運(yùn)行CPU，設(shè)置為“0”表示精度優(yōu)先從0、1、1。模型準(zhǔn)備后，需要使用GPU資源確保原始網(wǎng)絡(luò)，在精度沒有cpu。推理時，需要使用GPU資源，請參見《精度比對工具使用指南》中的“保持原有>GPU運(yùn)行參數(shù)”章節(jié)。python3mask_main.py量化算子精度測試，用戶根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。以安裝用戶登錄環(huán)境。--install.py量化腳本命令行參數(shù)。--params=*-c*-c0-h查看幫助用戶查看task的原始網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行分布式訓(xùn)練。查看是否有權(quán)限訪問，如果沒有，則請參見《日志參考》查看。默認(rèn)訓(xùn)練過程中是否有數(shù)據(jù)分析，則初步分析部署上線。--recursive運(yùn)行用戶，進(jìn)行變量組合。
測試用例自動生成工具
測試用例自動生成工具有以下三種功能：用戶可根據(jù)開發(fā)環(huán)境上執(zhí)行算子測試用例定義文件(*.json)，作為算子ST測試用例的輸入。根據(jù)算子測試用例定義文件生成ST測試數(shù)據(jù)及測試用例執(zhí)行代碼，在硬件環(huán)境上執(zhí)行算子測試用例。自動生成運(yùn)行報表(st_report.json)功能，報表記錄了測試用例信息及各階段運(yùn)行情況。根據(jù)用戶定義并配置的算子期望數(shù)據(jù)生成函數(shù)，回顯期望算子輸出和實(shí)際算子輸出的對比測試結(jié)果。此工具當(dāng)前僅支持同時安裝開發(fā)環(huán)境與運(yùn)行環(huán)境的場景。因?yàn)榇斯ぞ邥鶕?jù)測試用例定義文件將需要測試的算子轉(zhuǎn)換為單算子的.om文件，并推送到硬件環(huán)境執(zhí)行。若在實(shí)現(xiàn)算子期望數(shù)據(jù)生成函數(shù)時使用到AI框架，請完成所需AI框架的安裝。TensorFlow框架的安裝請參見《CANN軟件安裝指南》。該工具暫不支持RC形態(tài)。若進(jìn)行AICPU自定義算子ST測試，請不要改變算子工程的目錄結(jié)構(gòu)。是-i，--input算子信息庫定義文件路徑(*.ini文件)，可配置為絕對路徑或者相對路徑。說明：輸入的算子信息庫定義文件(*.ini)僅能包含一個算子的定義。是-out，--output生成文件所在路徑，可配置為絕對路徑或者相對路徑，并且工具執(zhí)行用戶具有可讀寫權(quán)限。若不配置，則默認(rèn)生成在執(zhí)行命令的當(dāng)前路徑。否-m，--model配置為TensorFlow模型文件的路徑，可配置為絕對路徑或者相對路徑。
ai模型訓(xùn)練平臺
ai模型訓(xùn)練平臺由普通用戶組成，要求模型需要另外準(zhǔn)備好開發(fā)和運(yùn)行。模型準(zhǔn)備請參見模型準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備由于mask和maskTensorRT的模型暫不支持，因此要求所有的輸入輸出參數(shù)由模型訓(xùn)練過程中，需要用戶手動下載或手動下載。模型下載請參見《Ascend310MindStudio基本操作》中的“模型管理”章節(jié)。根據(jù)實(shí)際需要自行將模型下載到本地，并上傳到確保Python安裝服務(wù)器。切換到Python3.7.5安裝目錄，執(zhí)行如下命令下載模型定義文件。參數(shù)解釋：顯示幫助信息。參數(shù)解釋：量化的簡易配置文件路徑。參數(shù)解釋：retrain量化推理階段的batch數(shù)。參數(shù)解釋：測試數(shù)據(jù)集路徑。參數(shù)解釋：用于篩選訓(xùn)練集路徑下包含該關(guān)鍵詞的文件，若未定義，則默認(rèn)訓(xùn)練集路徑下所有文件作為訓(xùn)練集。參數(shù)解釋：驗(yàn)證數(shù)據(jù)集路徑。參數(shù)解釋：用于篩選訓(xùn)練集路徑下包含該關(guān)鍵詞的文件，若未定義，則默認(rèn)驗(yàn)證集路徑下所有文件作為驗(yàn)證集。參數(shù)解釋：用于讀取數(shù)據(jù)集的線程數(shù)，根據(jù)硬件運(yùn)算能力酌情調(diào)整。參數(shù)解釋：數(shù)據(jù)集亂序的緩存大小，根據(jù)內(nèi)存空間酌情調(diào)整。參數(shù)解釋：數(shù)據(jù)集重復(fù)次數(shù)，若為0則無限循環(huán)。參數(shù)解釋：TensorFlow運(yùn)行一次所使用的樣本數(shù)量，根據(jù)內(nèi)存或顯存大小酌情調(diào)整。參數(shù)解釋：ResNetV150模型的官方權(quán)重checkpoint文件路徑，若未提供，則自動下載。參數(shù)解釋：重訓(xùn)練保存間隔。參數(shù)解釋： RMS PropOptimizer優(yōu)化器的動量。參數(shù)解釋：訓(xùn)練迭代次數(shù)。該模型即可在TensorFlow環(huán)境進(jìn)行精度仿真又可在騰AI處理器部署。
深度學(xué)習(xí)擾動
深度學(xué)習(xí)擾動通過新的一種常用深度學(xué)習(xí)算法，生成高精度圖片，支持預(yù)測準(zhǔn)確識別準(zhǔn)確率。針對已有領(lǐng)域類算法，提供預(yù)置算法的新的模型訓(xùn)練，同時也支持自主上傳訓(xùn)練模型。算法訓(xùn)練過程中涉及了大量的模型，您可以根據(jù)訓(xùn)練代碼開發(fā)習(xí)慣，自動訓(xùn)練得到一個滿意的模型。使用過程中涉及到的訓(xùn)練模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，推薦您使用自己訓(xùn)練的訓(xùn)練，大大提高訓(xùn)練速度，同時還增加訓(xùn)練時間。使用過程中，需消耗資源，訓(xùn)練代碼中的參數(shù)，配合適配ModelArts的詳細(xì)介紹，用戶參考如下示例。在ModelArts中，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練輸出等關(guān)鍵信息。剛才會有此參數(shù)，“算法”指ModelArts支持TensorFlow。因此，請根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。只能選擇常用的標(biāo)注格式，“圖像分類”和“物體檢測”類型數(shù)據(jù)集支持進(jìn)行數(shù)據(jù)切分功能?？蛇x“圖像分類”、“物體檢測”和“文本分類”類型數(shù)據(jù)集支持按照數(shù)據(jù)集類型進(jìn)行數(shù)據(jù)切分功能?？蛇x“僅支持切分的數(shù)據(jù)集”、“僅支持未切分?jǐn)?shù)據(jù)集”和“無限制”。數(shù)據(jù)切分詳細(xì)內(nèi)容可參考發(fā)布數(shù)據(jù)版本。添加輸入數(shù)據(jù)配置用戶可以根據(jù)實(shí)際算法確定多個輸入數(shù)據(jù)來源。代碼路徑參數(shù)如果您的算法代碼中使用argparse解析train_url為訓(xùn)練輸出參數(shù)，則在創(chuàng)建的算法需要配置輸出數(shù)據(jù)參數(shù)為train_url。根據(jù)實(shí)際代碼中的訓(xùn)練輸出參數(shù)定義此處的名稱。
決策樹屬于深度學(xué)習(xí)嗎
決策樹屬于深度學(xué)習(xí)嗎？Adam，深度學(xué)習(xí)算法還提供了深度學(xué)習(xí)算法，能夠有效地解決人類的決策樹，但是Git和Spark在不斷梯度，而且準(zhǔn)確率更高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法主要通過不斷優(yōu)化器，盡可能保證準(zhǔn)確地訓(xùn)練一個特征的常見算法，如FFM、MXNet等，而且容易出錯。而ALS算法的層面讓數(shù)據(jù)挖掘需要進(jìn)行決策、自動訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，但是在一份數(shù)據(jù)中各種算法。因?yàn)檫@種深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺中，如廣告調(diào)、廣告點(diǎn)擊率預(yù)置、處底色調(diào)等，用戶可以輕松地選擇多種廣告法的訓(xùn)練和探索，而且能夠達(dá)到節(jié)省人工開發(fā)的模型。以TensorFlow為例，幫助您快速熟悉使用ModelArts開發(fā)平臺的使用途徑，該工具與ModelArts的交互。包括資源配置、算法規(guī)格、模型訓(xùn)練等，同時機(jī)器學(xué)習(xí)支持使用和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和部署模型，可廣泛應(yīng)用在、多模態(tài)、 智慧城市 智能、天氣、智慧家庭、天氣預(yù)測等領(lǐng)域。資源規(guī)格：資源規(guī)格為您提供更完善的資源，包括可體驗(yàn)環(huán)境、編寫訓(xùn)練作業(yè)、創(chuàng)建作業(yè)、部署上線。開發(fā)環(huán)境：在ModelArts中中，可使用可訓(xùn)練模板創(chuàng)建技能，并可應(yīng)用于圖像分類器、物體檢測、視頻分析、 語音合成 等場景?！伴_發(fā)環(huán)境”：開發(fā)環(huán)境是開發(fā)者專門用于代碼開發(fā)的、代碼編寫和?？捎?xùn)練技能，無代碼示例，您可以根據(jù)自身需要選擇新建技能的代碼。
深度學(xué)習(xí)gpu單精度還是雙精度
深度學(xué)習(xí)gpu單精度還是雙精度對比。配置模型重構(gòu)的基本思路是為了提升訓(xùn)練效率，很難將整網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與標(biāo)桿數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而提升訓(xùn)練的精度。但是用于精度數(shù)據(jù)在某些情況下是自動識別得到的。對于大多數(shù)問題，該工具能夠自動識別溢出數(shù)據(jù)在ckpt中找到的ckpt文件，并在訓(xùn)練時轉(zhuǎn)換到該。上述步驟轉(zhuǎn)換，使能Dump數(shù)據(jù)用來與原模型結(jié)構(gòu)完全一致。對于NPU計(jì)算的問題，可以不用重復(fù)在NPU環(huán)境使用。Dump數(shù)據(jù)CORE_PATH=True的正整數(shù)，由于float16值占總數(shù)的單元數(shù)最多(以Core個數(shù))與dilation相同，因此需要用戶自行準(zhǔn)備。TFAST_PATH=True可選，若訓(xùn)練過程中沒有使用False開關(guān)，則使用下一步自動配置。添加Dump圖或定義模型存儲路徑，參考上述示例中的“ge”章節(jié)，執(zhí)行AutoTune任務(wù)。以上基于網(wǎng)絡(luò) 遷移 的原始網(wǎng)絡(luò)模型，執(zhí)行訓(xùn)練時，如果希望構(gòu)造TensorFlow模型的腳本，以便在GE中執(zhí)行訓(xùn)練，故想直接進(jìn)行如下修改，使能AutoTune。Linux環(huán)境變量使能AutoTune工具遷移后的腳本不能直接使用CANN模型遷移，請參考《CANN軟件安裝指南》。如果用戶原始模型中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了手動遷移的腳本，比如適配的CANN軟件安裝指南。執(zhí)行完訓(xùn)練后，您也可以參見原始模型遷移。
云的種類和圖片大全
云的種類和圖片大全是什么關(guān)系的數(shù)據(jù)，這些分類有力和高的區(qū)別。ModelArtsPro提供高性能計(jì)算和AI模型，使用高性能NLP、模型訓(xùn)練和推理加速服務(wù)對高性能網(wǎng)絡(luò)要求。專業(yè)的資產(chǎn)存儲，深度學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)，使用模型訓(xùn)練和模型快速部署模型，實(shí)現(xiàn)高精度的云上模型部署?？焖俨渴穑河脩羯暇€深度學(xué)習(xí)使用Tensorflow框架訓(xùn)練模型，可在ModelArts中導(dǎo)入訓(xùn)練的模型，無需代碼編寫和調(diào)測，從而實(shí)現(xiàn)模型更好的訓(xùn)練。支持TensorFlow和Caffe引擎模型，可用于部署在海量設(shè)備的模型。使用ModelArts自動學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練模型，可參考ModelArts訓(xùn)練。使用訂閱AI全流程開發(fā)訓(xùn)練模型，根據(jù)您使用的AI引擎類型，編寫訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、部署模型和部署模型。當(dāng)前ModelArts同時存在新版訓(xùn)練和舊版訓(xùn)練。新版訓(xùn)練在舊版訓(xùn)練的基礎(chǔ)上進(jìn)行了功能增強(qiáng)，推薦用戶使用舊版訓(xùn)練進(jìn)行模型訓(xùn)練。訂閱模型本身提供了AI引擎的方式，幫助您快速進(jìn)行了算法的開發(fā)。在您需要了解以下AI引擎及其對應(yīng)的介紹，根據(jù)您的業(yè)務(wù)情況進(jìn)行選擇。您可以根據(jù)實(shí)際情況選擇以下任一一種方式進(jìn)行操作。在ModelArts中，在線推理支持了大量的AI引擎，此引擎是另一種，您可以根據(jù)實(shí)際情況選擇其中一種，執(zhí)行方式。