华为云AI开发平台ModelArts多层感知机预测(PyTorch)_云淘科技
概述
使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。
该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。若GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。
输入
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参数 |
参数说明 |
|---|---|
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train_url |
train_url为存储模型文件的obs文件夹路径。例如“obs://test/data/” |
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predict_data_url |
predict_data_url为保存预测结果的obs文件夹路径 |
输出
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参数 |
参数说明 |
|---|---|
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train_url |
train_url为模型训练结果保存的obs文件夹路径，用于保存输出模型文件。例如“obs://test/train_out/” |
参数说明
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参数 |
是否必选 |
参数说明 |
默认值 |
|---|---|---|---|
|
feature_index_list |
是 |
feature列的index,不同index之间以’,’分割。eg. 1,2,3,4 |
“” |
样例
数据样本
公开数据集: ionosphere数据集.
配置流程
设置多层感知机预测(pytorch)算子对应的参数信息。
其余步骤和多层感知机分类算子相同，运行完成后可在ModelArts训练界面查看运行详情。
父主题： 分类
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