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    adapter type网络 内容精选 换一换
  • dropout

    Input/Output Description x Input Input tensor of type float. keep_prob Input Scalar tensor of type float, which indicates the retention probability

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  • LARSV2

    Weight tensor of type float. input_grad Input Weight gradient tensor of type float. weight_decay Input Scalar tensor of type float. learning_rate

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  • adapter type网络 相关内容
  • NPUEstimator Constructor

    model_fn, which is of the dictionary type. The key is the name of the argument, and the value is the basic Python type value. job_start_file Input Path

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  • npu_dynamic_rnn

    [batch_size, s] tensor in cell.state_size. dtype Input (Optional) Data type of the initial state and expected output. This parameter is required

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  • adapter type网络 更多内容
  • FixedLossScaleManager Constructor

    Description loss_scale Input Loss scale value. The value is of the float type and cannot be less than 1. If the value of loss scale is too small,

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  • TF Adapter Overview

    TF Adapter Overview Since TF Adapter provides APIs adapted to the TensorFlow framework, you can develop TensorFlow-based training scripts. Figure

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  • initialize_system

    allow_fp32_to_fp16 or None: If an operator does not support the float32 data type, the precision is reduced to float16. By default, this mode is selected

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  • Session Configuration in sess.run Mode

    allow_fp32_to_fp16 or None: If an operator does not support the float32 data type, the precision is reduced to float16. By default, this mode is selected

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  • TF Adapter API

    TF Adapter API TF Adapter Overview npu_bridge.estimator.npu.npu_config npu_bridge.estimator.npu.npu_estimator npu_bridge.estimator.npu.npu_hook

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • SENet网络模型prototxt修改

    SENet网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 该网络模型中的

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  • DynamicRNN构造函数

  • NPURunConfig Constructor

    distributed configuration is specified by experimental_distribute. TF Adapter encapsulates the single-server training optimizer using the NPUDistributedOptimizer

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • SENet网络模型prototxt修改

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  • SENet网络模型prototxt修改

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  • SENet网络模型prototxt修改

    SENet网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 该网络模型中的

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

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  • SENet网络模型prototxt修改

    SENet网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 该网络模型中的

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  • SENet网络模型prototxt修改

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  • DynamicRNN构造函数

    DynamicRNN(_DynamicBasic): def __init__(self, hidden_size, dtype, cell_type="LSTM", direction=DYNAMIC_RNN_UNIDIRECTION, cell_depth=1, use_peephole=False

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  • SSD网络模型prototxt修改

    SSD网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 对于SSD网络,参

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  • SSD网络模型prototxt修改

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  • SSD网络模型prototxt修改

    SSD网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 对于SSD网络,参

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  • SSD网络模型prototxt修改

    SSD网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 对于SSD网络,参

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  • DynamicRNN构造函数

  • TF Adapter

    TF Adapter JOB_ID ASCEND_DEVICE_ID RANK_TABLE_FILE RANK_ID RANK_SIZE ENABLE_FORCE_V2_CONTROL 父主题: 环境变量参考

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  • SSD网络模型prototxt修改

    SSD网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 对于SSD网络,参

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  • YOLOv3网络模型prototxt修改

    YOLOv3网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 upsa

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

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  • DynamicRNN构造函数

    DynamicRNN(_DynamicBasic): def __init__(self, hidden_size, dtype, cell_type="LSTM", direction=DYNAMIC_RNN_UNIDIRECTION, cell_depth=1, use_peephole=False

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • SENet网络模型prototxt修改

    SENet网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 该网络模型中的

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  • SENet网络模型prototxt修改

    SENet网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 该网络模型中的

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  • TF Adapter接口参考

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