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我的CodeBuild过程需要我从亚马逊网络服务CodeCommit克隆一些支持库。然而，由于我在亚马逊网络服务CodeBuild使用的docker镜像上没有我的私钥，所以我在尝试结帐时遇到权限错误： agent_1 | Host key verification failed.
agent有没有一种简单的、推荐的方法让亚马逊网络服务CodeBuild从亚马逊网络服务CodeCommit下载代码？
浏览 58提问于2020-09-14得票数 0
除了我在它的训练短语中添加了一个新的意图之外，所有的工作都很好。直到我通过网络控制台进入并保存意图，机器人才能识别短语，当训练开始后，机器人工作得很好。 ? 我尝试使用python sdk训练意图： agent_client = dialogflow.AgentsClient(credentials=self.credentials)
response =agent_client.train_agent('projects/' + self.proje
浏览 58提问于2019-03-11得票数 0
亚马逊Linux2已经附带了cfn-init和其他亚马逊网络服务集成工具，但CodeDeploy docs没有提到Amazon Linux2，运行任何服务命令都会做出类似的反应： Redirectingto /bin/systemctl start codedeploy-agent.service
Failed to start codedeploy-agent.service: Unit not
浏览 36提问于2018-12-16得票数 6
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由于内存空间低，我的系统不支持这个模型的训练。我想利用亚马逊的萨吉克。
然而，我发现的所有教程都是关于在码头容器中部署模型的。我的模特没有受过训练，我想在亚马逊的萨吉克网站上进行培训。
浏览 3修改于2020-10-22得票数 0
通过Datastax Opscenter使用亚马逊S3进行备份。所有agent.logs都会显示亚马逊网络服务S3凭证，如存储桶名称、亚马逊网络服务密钥、access_key，如下所示。
浏览 0提问于2016-05-12得票数 0
我正在使用DQN算法训练一个RL模型。在每次迭代时，我将模型保存如下：for n in range(100): agent.save()agent.restore(
浏览 21修改于2022-10-13得票数 1
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然而，当涉及到用于训练代理的目标值时，通常将其描述为标量值=奖励+ discount*best_future_Q。
如何利用标量值训练具有向量输出的神经网络？
浏览 0修改于2021-03-28得票数 2
我有一个亚马逊网络服务的个性化解决方案与3个成功的解决方案版本训练与trainingMode =“完整”使用亚马逊网络服务控制台和亚马逊网络服务开发工具包python。遇到这个问题的人，有没有什么是我不能在更新模式下训练的呢？
浏览 3提问于2021-09-23得票数 1
它大约需要4-8秒才能完成。 PageMethods.GetCaseList(count, max_id, uid, is_agent,
浏览 0提问于2016-06-29得票数 0
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此代码应使用TF-Agents库在Cartpole环境中训练DQN (Deep Q Networks)代理，但该代理似乎没有正确训练。我正在尝试使用Driver模块编写一个最小的示例。import q_networkfrom tf_agents.agents.dqn import dqn_agent(data_spec=tf_agent.collect_data_spec,eval_policy = tf_agent<
浏览 2提问于2019-09-18得票数 1
我正在使用稳定的基线训练PPO2 RL模型。我发现的一件事是，经过训练的代理仍然会在测试数据上显示一些随机行为，如predict方法PPO2所示；deterministic标志应该设置为True，以查看确定性(非随机)行为。我理解，在训练一个RL代理时，需要进行一定数量的随机探索，以便agent能够学习最优的值策略网络。然而，我认为，一旦对一个代理进行了训练，并用于对新的测试数据进行操作(预测)，将使用模型参数，而不会进行任何探索。因此，在测试时，我认为代理操作和随后的奖励是确定性的(一旦测试数据是静态的
浏览 0提问于2019-07-24得票数 4
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当在亚马逊SageMaker中运行ML训练作业时，训练脚本被“部署”并提供一个ML训练实例，这需要大约10分钟的时间来启动并获得所需的数据。我只能从训练任务中得到一条错误消息，然后它就会死掉，实例也会随之终止。 在我更改了训练脚本以修复它之后，我需要部署和运行它，这需要大约10分钟的时间。 如何更快地完成此任务，或者让训练实例保持运行？
浏览 29提问于2019-01-24得票数 3
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我正在使用亚马逊的亚马逊EC2实例来训练我的图像分类器(cnn)。我有一个大约200k图像的数据集，scp -ing它所有的实例似乎效率低下，特别是随着数据集的增长。有没有一种方法可以在指向本地计算机上的数据集目录的同时在EC2实例上训练模型。例如，如果我在本地训练我的模型，我会使用类似这样的东西来开始训练： --image_dir /Users/vivek/Desktop/Data2Compres
浏览 2提问于2017-11-20得票数 2
问题：
我还在TF2.0中为定制的训练循环和tf.keras：实现了梯度积累
浏览 0修改于2021-05-15得票数 14
我有一些传感器从水泥厂获取数据，并将数据发送到亚马逊网络服务IoT。然后在预训练模型上对数据进行检验，该模型根据一些参数对水泥质量进行预测。数据以一秒的间隔到达。由于数据是实时到来的，所以我希望实时增量地训练模型。 有没有人能建议如何持续训练模型？
浏览 24提问于2019-05-10得票数 1
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我正在尝试构建一个认知机器人，我已经使用IBM Watson的Knowledge Studio训练了一个非常基本的模型，并且已经准备好部署。我还使用了IBM的Virtual Agent来进行“会话”部分，因为它似乎涵盖了最初的大部分繁重工作。我希望将经过训练的模型(来自Watson Knowledge Studio)集成或利用到Virtual agent？我看到经过训练的模型可以被部署到‘炼金术’的API中，但仍然在努力弄清楚，看看它如何适应这个难题。帮助?
浏览 0提问于2016-10-24得票数 1
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我已经在我的PC上构建了一个机器学习模型，现在我想在AWS上加载这个预先训练的模型。我见过sagemaker和亚马逊s3服务，但这些概念包括数据存储和模型构建。在我的例子中，我已经有了一个训练有素的模型
浏览 1提问于2019-08-12得票数 1
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