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    android网络框架框架 内容精选 换一换
  • NIST网络安全框架

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  • 网络内存超限

    网络内存超限 问题现象 网络Batch Size或规模设置过大时报内存超限。 [ERROR] GE(179560,python3.7):2020-10-31-11:06:40.656.258 [graphengine/ge/graph/manager/graph_var_manager

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  • android网络框架框架 相关内容
  • TensorFlow网络模型移植&训练

    安装7.3.0版本gcc 安装7.3.0版本gcc 以下步骤请在root用户下执行。 下载gcc-7.3.0.tar.gz,下载地址为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz。

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  • 网络内存超限

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  • 附录

    附录 安装7.3.0版本gcc 修订记录

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  • 网络内存超限

    网络内存超限 问题现象 网络Batch Size或规模设置过大时报内存超限。 [ERROR] GE(179560,python3.7):2020-10-31-11:06:40.656.258 [graphengine/ge/graph/manager/graph_var_manager

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  • TensorFlow网络模型移植&训练

    输入的shape信息。 配置格式举例: input_shape="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" 表示网络中有三个输入,输入的name分别为data,lable,mask,各输入的shape分别为(1,1,40,-1),(1,-1),(-1,-

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  • Horovod框架下的分布式训练

    Horovod框架下的分布式训练 Horovod是基于TensorFlow、Keras、PyTorch以及MXNet的分布式训练框架,目的是提升分布式训练的性能。不同于传统的TensorFlow分布式训练采用PS worker架构,Horovod使用Allreduce作为来聚合梯度,能够更好地利用带宽,解决PS

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  • 云端推理框架

    云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题: 用户指南

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  • 前言

    掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档: 熟练的Python语言编程能力 熟悉TensorFlow 1.15的API 对机器学习、深度学习有一定的了解,熟悉训练网络的基本知识与流程 使用前须知 本文中的代码片段仅为示例,请用户使用时注意修改适配。

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  • TensorFlow网络模型移植&训练

    输入的shape信息。 配置格式举例: input_shape="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" 表示网络中有三个输入,输入的name分别为data,lable,mask,各输入的shape分别为(1,1,40,-1),(1,-1),(-1,-

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  • 参考

    参考 接口参考 环境变量参考 芯片资源信息配置文件参考

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  • 模型迁移

    模型迁移 模型准备 Estimator迁移 sess.run迁移 Keras迁移

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  • TensorFlow网络模型移植&训练

  • FAQ

    FAQ 网络内存超限 由于数据集shuffle数量过大导致训练超时 如何获取fp_point与bp_point uint8和quint8加减溢出

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  • Horovod框架下的分布式训练

    Horovod框架下的分布式训练 Horovod是基于TensorFlow、Keras、PyTorch以及MXNet的分布式训练框架,目的是提升分布式训练的性能。不同于传统的TensorFlow分布式训练采用PS worker架构,Horovod使用Allreduce作为来聚合梯度,能够更好地利用带宽,解决PS

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  • ResNet50网络迁移示例

  • 前言

    掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档: 熟练的Python语言编程能力 熟悉TensorFlow 1.15的API 对机器学习、深度学习有一定的了解,熟悉训练网络的基本知识与流程 使用前须知 本文中的代码片段仅为示例,请用户使用时注意修改适配。

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  • 参考

    参考 接口参考 环境变量参考 芯片资源信息配置文件参考

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  • 模型迁移示例

    模型迁移示例 基于imagenet数据集的ResNet50模型训练示例 从ModelZoo获取更多迁移示例

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  • FAQ

    FAQ 网络内存超限 由于数据集shuffle数量过大导致训练超时 如何获取fp_point与bp_point uint8和quint8加减溢出

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  • Keras迁移

    如果您是Keras训练脚本,由于Keras迁移到Ascend平台运行时,某些功能受限支持,例如不支持动态学习率等,因此不建议用户在Ascend平台上迁移Keras开发的网络脚本。如需在Ascend平台运行Keras脚本,您需要对脚本进行如下修改: 创建一个TensorFlow会话并且注册Keras,并增加相关

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  • 模型准备

    模型准备 在昇腾AI处理器进行模型迁移之前,建议用户事先准备好基于TensorFlow 1.15开发的训练模型以及配套的数据集,并要求在GPU或CPU上跑通,精度收敛,且达到预期精度和性能要求。同时记录相关精度和性能指标,用于后续在昇腾AI处理器进行精度和性能对比。 父主题: 模型迁移

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  • 接口参考

    接口参考 可用的Tensorflow接口 TF Adapter接口参考 集合通信接口参考 父主题: 参考

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  • 附录

    附录 安装7.3.0版本gcc 修订记录

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  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • 模板管理

    模板管理 云端推理框架新增模板能力,用户在云端推理框架发布推理服务时,可以使用系统预置的模板,将模型包发布成推理服务。 背景信息 在模型训练服务“模型管理”界面发布的推理服务,仅封装了Tensorflow类型的模型。对模型包格式上限制导致定制会比较多。或者使用特殊环境的Case难

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  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • TensorFlow网络自动迁移特性

  • 前言

  • Estimator迁移

    num_actual_predict_examples 模型构建 一般情况下,此部分代码无需改造。如下情况需要进行适配修改: 如果原始网络中使用到了tf.device,需要删除相关代码。 对于原始网络中的dropout,建议替换为昇腾对应的API实现,以获得更优性能。 TensorFlow原始代码: layers

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  • 训练精度提升

    训练精度提升 使用精度比对工具分析算子精度 使用溢出检测工具分析算子溢出 使能Loss Scaling

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  • 在ModelArts上训练模型

    在ModelArts上训练模型 在ModelArts Web页面训练 使用PyCharm Toolkit训练

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  • 其他功能

  • 模型迁移示例

    模型迁移示例 基于imagenet数据集的ResNet50模型训练示例 从ModelZoo获取更多迁移示例

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  • 迁移示例

  • ModelArts训练

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