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,并将训练集比例设置为“0.8”。 4、订阅预置算法。 在AI Gallery中,订阅物体检测YOLOv3_ResNet18算法,根据界面提示订阅此算法。 5、使用预置算法和数据集创建训练作业。 使用3的数据集和4的算法,创建训练作业。 6、模型转换和创建AI应用。 训练后得到的模型并不符合Atlas来自:专题r)同时执行更多的策略,缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性能(全系C类型)该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner:学习集群,一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor:采用竞享实例提供CPU,每个线程作为一个AI玩家,用于测试策略的执行效果来自:专题
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