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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用,整个深度神经网络应用一般包括四个引擎:数据引擎,预处理引擎,模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集(如MNIST数据集)和进行相应数据的处理(如图片过滤等),作为后续计算引擎的数据来源。来自:百科体验。开发环境支持一键镜像保存功能。 帮助文档 收起 展开 训练作业 收起 展开 ModelArts提供了模型训练的功能,方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据,选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外,ModelArts还提供了从AI来自:专题
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的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 1、通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 2、根来自:专题成的默认目录和样本用例。 3、在默认目录下单击“样本用例”,选择页面右侧的“用例步骤”,选择前置步骤或测试步骤配置。 4、前置步骤:每个执行线程中,仅执行一次。如无业务需求可以不添加。 5、测试步骤:测试用例的执行体,需要配置。 在该用例下,单击“添加请求”。输入请求名称,添加请求信息。来自:专题
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