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排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES
初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式
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排序策略 - 推荐系统 RES
初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式
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如何实现页面组件间的交互 - 应用魔方 AppCube
以上示例简单说明了如何通过“值绑定”实现组件间的交互:将组件的值(value)绑定在一个模型上,通过其他组件触发事件,改变绑定数据模型的值,例如此例中“模态框”组件的值绑定在“modalShow”模型上,“按钮”组件的点击事件将“modalShow”改变为true,模态框即显示,单击“
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提交流式训练作业 - 推荐系统 RES
用来动态调整学习步长。取值范围(0,1],默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。
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策略参数说明 - 推荐系统 RES
L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 学习率(learning_rate)
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近线作业 - 推荐系统 RES
1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 - 父主题: 用户指南(旧版)
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什么是标准页面 - 应用魔方 AppCube
实例化数据动态展示。使用时需要在List View上绑定数据模型。数据类型为数组。如果要使用分页,分页组件需放在List View Container内。 模态框:弹框样式布局,使用数据绑定实现双向绑定,通过控制模型的值true、false来显示、隐藏对话框。 表单 输入框:文本
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模型转换操作 - AI开发平台ModelArts
3]多个维度可任意指定数值。模型转换时需指定固定数值。 输入数据最大支持四维,转维算子(reshape、expanddim等)不能输出五维。 模型中的所有层算子除const算子外,输入和输出需要满足“dim!=0”。 模型转换不支持含有训练算子的模型。 量化(uint8)后的模型不支持模型转换。
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模型训练 - 网络智能体
配置最优模型的训练任务并进行训练。 对评分最高的模型再创建训练任务是为了在训练结束后,打包该最优模型包。模型训练任务在进行“超参配置”时,去勾选“超参优化”,三个超参值分别配置为此前记录的最优模型的三个对应超参值。 单击菜单栏的“模型训练”。 进入模型训练界面。 单击模型训练任务所在行。
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将ckpt模型转换成pb模型 - 昇腾CANN社区版(3.3.0.alphaX)(训练)
--output_graph=test.pb 依赖的环境变量请参考在单个Device上训练模型。 生成离线模型用于离线推理 完成以上操作后,您可以使用ATC模型转换工具,将上面步骤得到的pb模型转换成om离线模型,即可用于在昇腾AI处理器进行离线推理。具体请参考《ATC工具使用指南》。
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模型转换 - MindStudio 版本: 3.0.2
图融合和UB融合规则参考》,但是由于系统机制,其他融合规则无法关闭。 如果使用昇腾模型压缩工具量化后的模型通过模型转换得到.om离线模型,然后进行精度比对,则需要打开该开关。打开后,模型转换完毕,在生成om模型的同级目录下,会生成fusion_switch.cfg配置文件,该文件记录哪些功能被关闭。
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模型转换 - MindStudio 版本:3.0.3
File 模型文件。必填。该模型文件需要取消其他用户写的权限。 有两种选择方式: 单击右侧的文件夹图标,在后台服务器路径选择需要转化的模型文件并上传。 在参数后面的输入框中自行输入模型文件在后台服务器的路径,包括模型文件名称后缀。 说明: Windows系统下,当导入超大模型时,如果提示报错“Failed
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模型验证 - 网络智能体
模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务,本次不使用,仅供参考。下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”,进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”,弹出如图1所示的对话框。
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训练模型 - 网络智能体
训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。
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测试模型 - 网络智能体
测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”,新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标,进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。
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导入模型 - AI开发平台ModelArts
导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例代码 在ModelArts notebook平台中,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 1 2
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将ckpt模型转换成pb模型 - 昇腾CANN社区版(20.2)(训练)
--output_graph=test.pb 依赖的环境变量请参考模型训练(单Device)。 生成离线模型用于离线推理 完成以上操作后,您可以使用ATC模型转换工具,将上面步骤得到的pb模型转换成om离线模型,即可用于在昇腾AI处理器进行离线推理。具体请参考《ATC工具使用指南》。
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模型固化 - 昇腾CANN社区版(5.1.RC1.alpha001)
--output_graph=test.pb 依赖的环境变量请参考执行单Device训练。 生成离线模型用于离线推理 完成以上操作后,您可以使用ATC模型转换工具,将上面步骤得到的pb模型转换成om离线模型,即可用于在昇腾AI处理器进行离线推理。具体请参考《ATC工具使用指南》。
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归档模型 - 网络智能体
是否是Spark环境:请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包:请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包,供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json:请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标,完成模型归档。 父主题:
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编辑模型包 - 网络智能体
编辑模型包 用户可以使用编辑功能编辑模型包内的文件,上传新文件等。 单击模型包“操作”列对应的。 进入WebIDE模型包编辑界面。 模型包需配置了web ide开发环境才可以进行编辑。如果当前有可用的开发环境,请从模型包记录“开发环境”对应的下拉框内选择可用环境来切换当前环境;如
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