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 模型训练实操!3分钟搞定分类任务配置 #创作者中心 #创作灵感 平台深度学习分类任务配置速查表 核心前提 已完成数据预处理、模型定义,生成可选择的数据集和模型名称 一、新建任务(3步) 1. 顶部导航进入「深度学习」→ 左侧选「深度计算主任务」 2. 右键空白处,点击「新增」,进入配置页 3. 填写主任务名称(自定义,如DL分类测试主任务) 二、基础配置(4选) 直接在下拉框选择对应预设项,无额外输入: - 数据名称:已预处理的数据集(如分类测试数据预处理) - AI框架名称:torch(PyTorch,按需选择) - 模型类型:分类(匹配任务目标) - 模型名称:已定义的模型(如分类测试模型) 三、参数配置(5步) 1. 点击「添加所有参数默认值」,自动填充基础参数 2. 「模型节点」下拉框选:MParam 3. 「节点参数」下拉框选:需自定义的参数(如BatchSize) 4. 「参数值」输入框填:自定义数值(如256) 5. 点击「添加节点参数值」,提示「添加成功」即完成 四、保存与执行(2步) 1. 点击页面「保存」,返回深度计算主任务列表 2. 查看任务状态:SingleRunning(运行中)/SUCCESS(已完成) 五、关键说明 状态标识 含义 SingleRunning 单实例运行中 SUCCESS 任务执行完成 BatchSize=256 单次迭代输入256条样本,平衡效率与内存 #深度学习 #ai平台 #软件开发
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