机器学习PAI 可视化建模 Tensorflow升级通知

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 机器学习PAI 可视化建模 Tensorflow升级通知!请PAI Tensorflow用户注意查收邮件!

尊敬的PAI 用户


您好!


我们计划4月下线Tensorflow(V1.2)版本, 同时会发布PAI Tensorflow 2.0版本(兼容社区TF1.8)并升级驱动版本到CUDA9。


请您提前做好任务迁移和测试工作!


Tensorflow(V1.2)下线时间: 2019年4月30日北京时间11:00


Tensorflow PAI-2.0(Community-1.8 compatible)上线时间: 2019年4月16日北京时间11:00


影响的用户:使用Tensorflow(V1.2)的用户。


如何进行任务迁移和测试?


将实验中Tensorflow1.2 组件替换为Tensorflow PAI-1.0(Community-1.4 compatible)或者 Tensorflow PAI-2.0(Community-1.8 compatible) 且根据您的算法脚本,进行相应的内容调整。


038ab678186d2c2eb5a8c6937540da57d415b0f3

替换为

b6269df37057453db9d3bea3ea9a996361c62205


1.8的组件(4月16日上线)




另外,PAI-DSW notebook建模已经被许多做深度学习的开发者在使用,现在活动价P100 GPU 每小时6元,客户可以自己安装任一版本的深度学习框架,大家也可以前往使用:点击开通


迁移过程有任何问题,请到钉钉群『PAI Tensorflow 用户群』群号11750137咨询。




相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
TensorFlow的可视化工具:TensorBoard的使用
【4月更文挑战第17天】TensorBoard是TensorFlow的官方可视化工具,用于展示和分析模型训练过程、结构和数据。它包括标量、图像、音频、模型图和直方图等多种可视化功能。通过`tf.summary`记录数据,使用`tensorboard --logdir`启动。高级功能包括自定义仪表板、嵌入和插件,助力深度学习的调试与优化。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 DataWorks
机器学习PAI常见问题之安装pyalink卡在qtconsole 4.0如何解决
PAI(平台为智能,Platform for Artificial Intelligence)是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台,旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总,帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
机器学习PAI常见问题之配了exporter_type: "final",训练完却没有如何解决
PAI(平台为智能,Platform for Artificial Intelligence)是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台,旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总,帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化2
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化1
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
172 4
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
159 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络安全
CCS 2024:如何严格衡量机器学习算法的隐私泄露? ETH有了新发现
在2024年CCS会议上,苏黎世联邦理工学院的研究人员提出,当前对机器学习隐私保护措施的评估可能存在严重误导。研究通过LiRA攻击评估了五种经验性隐私保护措施(HAMP、RelaxLoss、SELENA、DFKD和SSL),发现现有方法忽视最脆弱数据点、使用较弱攻击且未与实际差分隐私基线比较。结果表明这些措施在更强攻击下表现不佳,而强大的差分隐私基线则提供了更好的隐私-效用权衡。
45 14

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI