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enc", ## 待预测模型的路径,相对路径 "PADDLE_USE_GPU": 1, ## 是否使用GPU进行训练,1为使用GPU "PADDLE_IS_LOCAL": 1, ## 是否单机预测,必须设置为1,目前文心的python版本预测仅支持单机 "num_labels": 2, ## 必填参数,表示分类模型的类别数目是多少
Puyang 411000 许昌市 Xuchang 411100 漯河市 Luohe 411200 三门峡市 Sanmenxia 411300 南阳市 Nanyang 411400 商丘市 Shangqiu 411500 信阳市 Xinyang 411600 周口市 Zhoukou 411700 驻马店市 Zhumadian 420000 湖北省 Hubei 420100 武汉市 Wuhan 420200 黄石市
方向二:不管敌人有多强大,让我自己变得更强肯定没错 硬件层面,就是开启 “买买买” 模式,花更多的钱,使用更高规格更快的硬件来支撑训练。例如,存储介质方面使用更多的内存、更快更多的 SSD 硬盘等,网络方面升到 100G/200G 的高速 TCP/RDMA 网络。 软件方面,对软件架构做一些升级来提高整个软件系统的扩展能力,缩短软件栈的 I/O 路径长度。
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源,建议结合实际使用控制此值,使用多少则设置多少。注意:此值的增加会降低单次 infer 的速度,建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 :默认是 fp32 模式,置 true 可以开启 fp16 模式预测,预测速度会有所提升,但精度也会略微下降,权衡使用。
采用了模块解耦设计,用户可以组合配置模块实现检测器,并可自由修改覆盖各模块配置,本文以 configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_coco.yml 为例: yolov3_darknet53_270e_coco.yml 主配置入口文件 coco_detection.yml 主要说明了训练数据和验证数据的路径 runtime.yml 主要说明了公共的运行参数,比如说是否使用GPU、每多少个
算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征采样策略 是 选择特征采样: 所有特征 自动选择 总特征树以二为底的对数 定值 三分之一的特征 总特征数的一定比例 总特证数的平方根 自动选择 特征采样数 是 每次分裂子树时,考虑多少个特征 范围:[1, inf)。 10 比例 是 每次分裂子树时,考虑的特征数占总特征数的比例 范围:[0.001, 0.999]。
例如,我们可能想知道我们已使用了多少特定主题或分区。为此,Kafka 表引擎公开了几个虚拟列。通过修改我们的架构和物化视图的 select 语句,这些可以作为目标表中的列保留下来。 首先,在向目标表添加列之前,我们执行上面描述的停止操作。 DETACH TABLE github_queue; 下面我们添加信息列来识别源主题和该行源自的分区。
许昌市,163:周口市,164:驻马店市,165:漯河市,166:濮阳市,12:黑龙江省,167:哈尔滨市,168:大庆市,169:大兴安岭市,170:鹤岗市,171:黑河市,172:鸡西市,173:佳木斯市,174:牡丹江市,175:七台河市,176:齐齐哈尔市,177:双鸭山市,178:绥化市,179:伊春市,13:湖北省,180:武汉市,181:仙桃市,182:鄂州市,183:黄冈市,184:黄石市