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- tensorflow fcn 訓練 內(nèi)容精選 換一換
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Python機器學習庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行來自：百科時習知助力基礎軟件暑期高校實踐訓練營賦能高校學生 時習知助力基礎軟件暑期高校實踐訓練營賦能高校學生 時間：2024-08-09 19:07:37 華為云時習知咨詢?nèi)肟?gt;> 為助力基礎軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設基礎軟件賽道，特別面向高校開展暑期實踐訓練營。本次活動吸引全國來自：百科
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華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期 時間：2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期以訓練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓，并輔以大賽為成果檢驗，訓賽結合，以訓促賽。本期為第一期。 【賽事簡介】來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期 時間：2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期以訓練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓，并輔以大賽為成果檢驗，訓賽結合，以訓促賽。本期為第二期。來自：百科![]()
【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營時段一：11月11日-11月20日中午12:00時段一報名截止（報名入口見頁面導航） 訓練營時段二：11月11日-11月27日晚12:00時段二報名截止 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營時段一：11月22日-11月2來自：百科![]()
【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營一期：11月11日-11月20日中午12:00一期報名截止 訓練營二期：11月11日-11月27日晚12:00二期報名截止（報名入口見頁面導航） 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營一期：11月22日-11月29日（來自：百科![]()
模型轉換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉換，即將開源框架的網(wǎng)絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉換工具，將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉來自：百科![]()
器，簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負載。 立即使用 包核時套餐包 云容器實例CCI應用場景 大數(shù)據(jù)、AI計算 當前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓練和推理等應用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式運行，并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡和存儲等硬件加速能力，并且都是任務型計算，需要來自：專題![]()
ta和AI場景下，通用、可擴展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計算平臺，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計算框架接入，提供高性能任務調(diào)度引擎，高性能異構芯片管理，高性能任務運行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來自：專題![]()
華為云計算 云知識 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—來自：百科![]()
華為云計算 云知識 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 時間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行來自：百科![]()
功能，均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自：百科![]()
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
ModelArts 推理部署 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應用，將AI應用快速部署為推理服務，您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺。 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應用，將AI應用快速部署為來自：專題![]()
華為云計算 云知識 AI容器具備哪些優(yōu)勢？ AI容器具備哪些優(yōu)勢？ 時間：2021-04-13 17:51:58 容器云 容器安全 鏡像服務 鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學家進行訓練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的訓練框架。來自：百科![]()
含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學習框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線模型（Offline Model，OM）具有同樣的能力（主要是推理能力）?？蚣芄芾砥髦邪穗x線模型生成器（Offline來自：百科![]()
16:08 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 為什么需要云上AI開發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè)來自：專題![]()
倍。相對于冷啟動調(diào)用，熱調(diào)用（即請求到達時有可用實例）的準備時間可以控制在亞毫秒級。在特定領域例如AI推理場景，冷啟動調(diào)用導致的高時延問題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟來自：百科![]()
ers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預置模型選擇，模型訓練、部署并最終建立在線預測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.準備數(shù)據(jù) 2.訓練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預測請求來自：百科
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