物体检测LinuxSDK集成文档-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。

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图像分割LinuxSDK集成文档-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。

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针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： C++ 复制 1 /** 2 * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： 3 * GPU: 使用哪张GPU卡 4 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 5 * 值类型：int 6 * 默认值：0 7 */ 8 static

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自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。

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针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： C++ 复制 1 /** 2 * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： 3 * GPU: 使用哪张GPU卡 4 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 5 * 值类型：int 6 * 默认值：0 7 */ 8 static

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针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： C++ 复制 1 /** 2 * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： 3 * GPU: 使用哪张GPU卡 4 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 5 * 值类型：int 6 * 默认值：0 7 */ 8 static

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针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： C++ 复制 1 /** 2 * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： 3 * GPU: 使用哪张GPU卡 4 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 5 * 值类型：int 6 * 默认值：0 7 */ 8 static

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训练时长与等待时间说明 EasyDL训练平台各类模型均是使用GPU集群进行训练，一个模型训练通常需要几十分钟至几个小时不等，在EasyDL零售版中，训练时长与参与训练的SKU单品图和实景图片数量有关，下表为各种训练数据量级所需要的大致训练时间: 训练实景图片数 SKU是否上传单品图 训练平均时长 6000以上 是 10小时以上，24小时以内 6000以上 否 10小时以上，24小时以内 4000~6000

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