如何显式设置sagemaker自动驾驶仪的验证集？

在SageMaker自动驾驶仪中，可以通过以下步骤显式设置验证集：

首先，确保你已经创建了一个SageMaker Ground Truth的数据集，该数据集包含了用于训练和验证的图像和标注数据。
在SageMaker控制台中，选择"标注工作流"，然后选择你的标注任务。
在标注任务的设置页面，找到"数据集设置"部分，点击"编辑"。
在数据集设置页面，你可以看到"验证集"选项。点击"添加验证集"。
在弹出的对话框中，选择一个已经创建的数据集作为验证集。你可以选择一个已经标注好的数据集，或者创建一个新的数据集。
选择完验证集后，点击"确定"保存设置。

通过以上步骤，你已经成功设置了SageMaker自动驾驶仪的验证集。验证集在训练过程中用于评估模型的性能和泛化能力。你可以使用验证集的结果来调整模型的超参数或进行模型选择。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/aiip）

请注意，以上答案仅供参考，具体操作步骤可能因SageMaker版本和配置而有所不同。建议参考SageMaker官方文档或咨询腾讯云技术支持获取更准确和最新的信息。

相关·内容

如何通过交叉验证改善你的训练数据集？

模型构建和评估管道的流程图概览注意：训练集和测试集的比例可设置为80:20,75:25,90:10等等。这个比例是根据数据量的大小认为设置的。一个常用的比例是使用25%的数据进行测试。...参数shuffle设置为True时，数据集在拆分之前就会被随机打乱顺序。...）交叉验证交叉验证是一种评估数据分析对独立数据集是否通用的技术。...然后将训练好的模型在holdout集上进行测试，上述过程重复k次，每次我们都在不断地改变hold out集，这样，每个数据点都有相等的机会被包含在测试集中。通常，k设置为3或5。...也可以设置的很大，比如10或者15，但是它在计算上非常庞大且耗时。让我们看看如何使用几行Python代码和Sci-kit Learn API来实现这一点。

4.4K2 0

124页，UC伯克利大学胡戎航博士论文公布：视觉与语言推理的结构化模型

视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步，但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单？...如果不是，如何构建更好的推理模型，既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢？...具体而言，该论文提出使用联合方法显式地对指示表达及其定位的组合语言结构建模，同时也支持对任意语言的解释。...尽管传统的深度网络在 VQA 任务中的性能不错，但是表明其能够进行显式组合推理的证据有限。...该模型使用显式的模块化推理过程，它可以通过反向传播进行完全可微的训练，而无需对推理步骤进行专家监督。与现有的模块化方法相比，该方法提高准确率和可解释性。

3501 0

嵌入式软件中如何验证麦克风的好坏?

实现项目量产过程中，要测试一些外设，比如智能音箱的麦克风测试，测试麦克风的步骤比较复杂，比如验证麦克风的一致性，降噪算法等等，这里只是初步验证下麦克风的好坏，验证麦克风的好坏无非就是录音，然后查看录音文件数据...录音录音采用ALSA提供的arecord进行录音，查看声卡外设 # arecord -l **** List of CAPTURE Hardware Devices **** card 0: AMLAUGESOUND...-f, --format=FORMAT sample format (case insensitive) -r, --rate=# sample rate 查看4个麦克风的录音数据...具体的录音数据分析待续

1.5K2 0

如何在 WPF 中获取所有已经显式赋过值的依赖项属性

获取 WPF 的依赖项属性的值时，会依照优先级去各个级别获取。这样，无论你什么时候去获取依赖项属性，都至少是有一个有效值的。有什么方法可以获取哪些属性被显式赋值过呢？...如果是 CLR 属性，我们可以自己写判断条件，然而依赖项属性没有自己写判断条件的地方。本文介绍如何获取以及显式赋值过的依赖项属性。...} } 这里的 value 可能是 MarkupExtension 可能是 BindingExpression 还可能是其他一些可能延迟计算值的提供者。...因此，你不能在这里获取到常规方法获取到的依赖项属性的真实类型的值。但是，此枚举拿到的所有依赖项属性的值都是此依赖对象已经赋值过的依赖项属性的本地值。如果没有赋值过，将不会在这里的遍历中出现。...，同时有更好的阅读体验。

1624 0

ICML 2020 | 显式引入对分类标签的描述，如何提高文本分类的效果？

该模型的主要思想是：通过显式地引入对分类标签的描述提高文本分类的效果。...由于我们没有显式提供每个标签应该抽取或生成怎样的描述，我们自然想到使用强化学习。 1、抽取式模型（Ext.）首先我们来看如何从文本中抽取一段作为标签描述。...4 实验为了验证该方法的有效性，我们在三类文本分类任务上实验：单标签分类、多标签分类和多方面情感分析。单标签分类指每个输入文本只有一个标签。...BERT，基于标签描述的方法具有更好的小样本表现，这说明基于标签描述的方法在小样本上有更好的泛化能力；模板法由于提供的是静态的标签描述，故模型能够快速收敛，相比之下，生成式模型需要去学习如何生成标签描述...我们在Yahoo和AAPD两个数据集上，对抽取式和生成式模型进行不同的初始化，然后用强化学习训练。

1.4K1 0

图同构下等变、计算高效，韦灵思团队提出「自然图网络」消息传递方法

该算法在不同的边上使用不同的核，从而使网络在局部与全局的图同构体上是等变的，也更易于表达。通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。...论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.08349v1 具体而言，研究者使用了初级范畴论，将许多显式等变神经网络形式化为自然图网络（Natural Graph Network,...实验二十面体（Icosahedral）的 MNIST 为了在实验中验证该方法与全局对称的等变性，并增强在不变消息传递网络（GCN）上的可表达性，研究者对投影到二十面体的 MNIST 进行了分类。...具体而言，研究者使用了十倍交叉验证（10-fold cross validation）方法，并给出了十倍情况下的最佳平均准确率，如下表 2 所示： ?...SageMaker完全消除了机器学习过程中每个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。

6932 0

加速 Docker 镜像下载：稳定可靠、简洁有效 | 开源日报 No.281

建议谨慎评估 GPT-2 在不同用例下的鲁棒性和最坏情况行为，尤其是在安全性较高的应用中。 GPT-2 模型训练数据集存在许多带有偏见和事实错误的文本，因此模型可能也存在偏见和不准确性。...-2.0 amazon-sagemaker-examples 是展示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型的 Jupyter 笔记本示例。...展示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型官方仓库包含了广泛覆盖 SageMaker 功能的示例社区仓库包含额外的示例和参考解决方案快速设置，需要 AWS 账户、...适当的 IAM 用户和角色设置，以及一个 Amazon SageMaker Notebook 实例和 S3 存储桶示例笔记本可以在 SageMaker Notebook Instances 中自动加载...ORM 支持此项目专注于构建 API，提供高性能数据验证和解析、依赖注入、一流的 ORM 集成、授权原语等功能，以帮助应用程序快速上线。

3134 0

如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

概念概述尽管本文中的许多分布式训练概念通常适用于多种类型的 TensorFlow 模型，但本文着重要介绍的是在 Common Object in Context (COCO) 2017 数据集上对 Mask...文中选择 Mask R-CNN 模型的关键原因有三个：大型数据集上的 Mask R-CNN 分布式数据并行训练可增加通过训练管道的图像吞吐量，并缩短训练时间。...集成 MPI 与 Amazon SageMaker 分布式训练要了解如何集成 MPI 和 Amazon SageMaker 分布式训练，您需要对以下概念有相当认识： Amazon SageMaker...如果具备这样的概念理解背景，您就可以继续操作分步教程，了解如何使用 Amazon SageMaker 为 Mask R-CNN 运行分布式 TensorFlow 训练。...以下是它们在设置训练数据管道的时间方面的差异：对于 S3 数据源，在每次启动训练作业时，它将使用大约 20 分钟时间从您的 S3 存储桶复制 COCO 2017 数据集到附加于每个训练实例的存储卷。

3.3K3 0

自己挖坑自己填，谷歌大改Transformer注意力，速度、内存利用率都提上去了

它的注意力机制能够线性扩展，因此能够在处理长序列的同时缩短训练时间。这点在 ImageNet64 等图像数据集和 PG-19 文本数据集等序列的处理过程中都非常有用。...在这里我们也可以反向推理，首先实现一些更广义的非线性函数，隐式定义 query-key 结果中其他类型的相似性度量或核函数。...虽然在分解注意力矩阵之后，原始注意力机制与具有值输入的存储注意力矩阵相乘以获得最终结果，我们可以重新排列矩阵乘法以近似常规注意力机制的结果，并且不需要显式地构建二次方大小的注意力矩阵。...，同时不用显式地构建 A 或其近似。...对于输入序列中没有注意前后 token 的单向（即因果）注意力而言，研究者稍微修改方法以使用前缀和计算（prefix-sum computation），它们只存储矩阵计算的运行总数，而不存储显式的下三角常规注意力矩阵

4403 0

YOLOv5的妙用：学习手语，帮助听力障碍群体

数据和项目介绍出于多种原因，David Lee 决定创建一个原始图像数据集。首先，基于移动设备或摄像头设置想要的环境，需要的分辨率一般是 720p 或 1080p。...为此，David Lee 在社交平台上发送了手语图像数据收集请求，介绍了这个项目和如何提交手语图像的说明，希望借此提高大家的认识并收集数据。...由于这个数据集规模较小，于是 David 使用 labelImg 软件手动进行边界框标记，设置变换函数的概率以基于同一张图像创建多个实例，每个实例上的边界框有所不同。...将数据集中 90% 的图像用作训练数据，10% 的图像用作验证集。使用迁移学习和 YOLOv5m 预训练权重训练 300 个 epoch。在验证集上成功创建具备标签和预测置信度的新边界框。...尽管模型看到过很多字母，但对此的预测置信度较低，还有一些错误分类。 ‍背景推断该测试旨在验证不同的背景会影响模型的性能。

5161 0

Argo CD 实践教程 04

API服务器负责以下工作：管理应用程序并报告它们的状态触发应用程序的一组操作 Git存储库和Kubernetes 集群的管理身份验证和SSO RBAC策略实施...2.4.3 Argo CD的核心对象或资源 Argo CD可以使用Kubernetes清单声明式地定义应用程序、项目、存储库和集群凭据和设置。这些被定义为crd。...\ --dest-server https://kubernetes.default.svc \ --dest-namespace nginx ** **虽然与以前相同，但应用程序不同步，我们需要显式地触发此操作...但是Argo CD是一组工具，而Argo CD团队正在尝试简化和自动化我们在本节中所做的大部分手动步骤。现在，让我们看看如何使用Argo CD自动驾驶仪来简化本节中描述的所有步骤。...自动驾驶仪 ** **是时候看看它是如何工作的真正例子了。

4381 0

使用 LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序

RAG 引入了一种有效的方法来构建对话代理和人工智能助手，并提供情境化的高质量响应。构建解决方案包括以下步骤：将Amazon SageMaker Studio设置为开发环境并安装所需的依赖项。...有关账户设置说明，请参阅创建亚马逊云科技账户。如果LLM还没有 SageMaker 域，请参阅Amazon SageMaker 域概述来创建一个。...LLM还可以探索如何使用Amazon SageMaker Role Manager直接通过 SageMaker 控制台构建和管理基于角色的 IAM 角色，以满足常见的机器学习需求。...使用 SageMaker JumpStart 部署和测试 Llama 2-Chat 现在LLM可以部署能够与用户进行交互式对话的模型。...当未显式提供特定组件时，LlamaIndex 框架会回退到对象中定义的设置Settings作为全局默认值。

1040 0

Docker Compose中的资源管理：如何设置和验证CPU与内存限制

你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...为了演示如何设定这些限制，我们假设有一个服务名为web的服务，你可以在docker-compose.yml文件中设置该服务的资源限制，例如： version: '3' services: web:...如何检查设置的限制是否生效设定了资源限制后，我们通常需要验证这些限制是否已经生效。Docker为我们提供了强大的工具来进行这样的检查，那就是docker inspect命令。..."CpuPeriod"和"CpuQuota"是Docker设置CPU使用率的两个参数，用于限制容器使用的CPU资源。两者都是微秒（μs）为单位的值。...总结在本篇文章中，我们了解了如何在Docker Compose中为容器服务设定CPU和内存资源限制，以及如何使用docker inspect命令检查这些限制是否已经生效。

4.6K3 0

PyTorch 分布式训练原来可以更高效 | Q推荐

近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。...并对如何进一步提高 PyTorch 分布式训练的效率进行介绍。 PyTorch 分布式训练如何更加简单、高效？...我们将带大家探索如何用 Amazon SageMaker 实现 PyTorch 分布式训练与深度学习全流程的改造。...分布式训练通常被用于深度学习模型训练的两种情况。其一是数据集太大而无法加载并希望在限定时间内得到结果；其二是模型太大，无法加载到一张 GPU 卡上。...在 PyTorch、Horovod、TensorFlow 等框架的基础上，Amazon SageMaker 分布式训练使用分区算法，在亚马逊云科技 GPU 实例中自动拆分大型深度学习模型和训练集，减轻开发者需手动执行的工作量

1.1K1 0

229页，CMU博士张浩毕业论文公布，探索机器学习并行化的奥秘

此外，该论文表明，并行 ML 的性能可以通过生成自适应 ML 模型结构和集群资源范式的策略实现大幅度提升，同时通过将「如何并行化」这一核心问题形式化为端到端优化目标以及构建可组合分布式 ML 系统来自动优化这类自适应...总结来说，这篇论文提出的相关技术和系统验证了分布式环境下面向大规模机器学习训练的端到端编译系统的概念与原型实现。...预训练表征可以灵活地应用于下游任务，针对特定任务的损失和数据集进行微调，或是通过少量上下文学习。...这些 TensorFlow+Horovod 代码片段展示了 Horovod 如何给优化器打补丁，以及如何为分布式训练进行非常小的代码改变。...在这两种情况下，设置都容易出现通信或计算混乱的情况，即训练时间的缩短无法令人满意，花费在训练上的计算资源成本在经济上也不能接受。这表明，并行化的常规目标并没有实现。

3302 0

数据科学家在摩根大通的一天

今天，我们要讲的是人工智能和机器学习，以及亚马逊 SageMaker 等产品如何改变数据科学家的工作方式。 ? 我的名字是 Tom Lococo，AWS 的首席技术客户经理、JPMC 账户团队的成员。...我们打算在今天的会议结束前，向您展示如何在一个完全兼容的环境中实现 SageMaker。所以，废话不多说，让我把话筒交给 Daryush。...这个模式是关于一个数据科学家做交互式训练的，在 Jupyter notebook 上使用 SageMaker。 ? 那么我们就从这里开始，重点介绍几个方面。...再之后，我们就能准确地知道这个数据科学家有权访问哪些数据集。而且我们可以正确管理和设置这个环境，不少的「风险管理治理」和「合规性控制」也是在这个阶段应用的。...从 SageMaker 中，我可以选择任何我想要的实例。从这里开始，我使用的是 Scikit Learn，所以我不能使用分布式训练。

7502 0

机器人是如何规划路径的？动画演示一下吧

机器之心报道机器之心编辑部走机器的路，让你看一下。在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。...与基于搜索不同，基于采样的路径规划算法不需要显式构建整个配置空间和边界，并且在高维度的规划问题中得到广泛应用。...实战教程（视频回顾） Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。...Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。...上的实践主要介绍图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。

5462 0

一日一技：如何为 Pyppeteer 设置带有权限验证的代理？

摄影：产品经理厨师：产品经理在我们使用 Pyppeteer 的时候，可能会需要设置代理，此时，你需要使用如下方法： proxy = 'http://123.213.12.67:1234' args...driver.newPage() await page.authenticate({'username': '账号', 'password': '密码'}) 其中关键点有两个，一个是在 args列表中的...f'--proxy-server={proxy}'，它的作用是把代理 IP 传入到Pyppeteer 中。...第二个是 awaitpage.authenticate({'username':'账号','password':'密码'}) 用于指定代理 IP 的账号和密码。

3.5K4 0

亚马逊：我们提取了BERT的一个最优子架构，只有Bert-large的16%，CPU推理速度提升7倍

在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调策略，它就能在多项任务中达到优异的性能。...虽然这个问题在计算上很难解决，但 de Wynter 最近的一项研究表明：存在一种近似算法——更具体地说，一种完全多项式时间近似模式（FPTAS）——在一定条件下能够有效地提取出具有最优保证的此类集合。...用知识蒸馏进行预训练尽管 FPTAS 能够确保我们获得描述最优子架构的架构参数集，但如何高效预训练参数化模型仍是一个待解决问题。...评估为了验证在经过最佳子架构提取过程之后，Bort 是否保留了 BERT 和 RoBERTa 的强大泛化性能，研究者在 GLUE、SuperGLUE 基准以及 RACE 数据集上微调了 Bort。...RACE RACE 数据集是一个文本阅读的多项选择题数据集，经过专业注释，被分成两个数据集：RACE-H（从高中考试题目中提取的数据集）和 RACE-M（从初中考试题目中提取的数据集）。

4291 0

新入坑的SageMaker Studio Lab和Colab、Kaggle相比，性能如何？

那么，SageMaker Studio Lab 如何与竞争对手抗衡？它是否值得使用？...基准数据集和模型我选择了两个小数据集来对 SageMaker 和 Colab 进行基准测试：Imagenette 以及 IMDB。...Imagenette 数据集用于计算机视觉，Hugging Face 的 IMDB 用于 NLP。为了减少训练时间，在训练 IMDB 时，我随机抽取了 20% 的测试集。...XSE-ResNet50 在相似的设置下，Colab Pro High RAM 和 SageMaker 比较，XSE-ResNet50 在 SageMaker 上的总体训练速度提高了 17.4%。...此外，更快的训练速度和持久存储让 SageMaker Studio Lab 对于深度学习初学者也非常友好，因为这意味着环境只需要设置一次，让学生能够专注于学习而不是持续的包管理。

2.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云