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- tensorflow 聚類算法 內容精選 換一換
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自研MoXing深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自:百科
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技術。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經驗的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例來自:專題的處理算法。應用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務執(zhí)行引擎等,其中: 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝,專門用來處理計算機視覺領域的算法和應用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領域,提供一些語音、文本等數據的基礎處理算法封裝等,來自:百科
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模型包規(guī)范 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時,如果是從 OBS 中導入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景,若是多模型場景(例如含有多個模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時,如果是從OBS中導入元模來自:專題ECC顯存,帶寬192GB/s GPU內置硬件視頻編解碼引擎,能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景,例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自:百科