Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
- tensorflow 視頻識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
-
及應(yīng)用。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握文字、圖像、視頻識(shí)別的應(yīng)用和原理。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 文字識(shí)別介紹及演示 第3節(jié) 圖像和視頻識(shí)別介紹及演示 第4節(jié) 內(nèi)容審核 介紹及演示 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展來自：百科有哪些；了解Pytorch的特點(diǎn)；了解TensorFlow的特點(diǎn)；區(qū)別TensorFlow 1.X與2.X版本；掌握TensorFlow 2的基本語法與常用模塊；掌握MNIST手寫體數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)的流程。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架簡(jiǎn)介 2. TensorFlow2基礎(chǔ) 3.來自：百科
- tensorflow 視頻識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
-
Processing）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要：基于視頻的內(nèi)容相關(guān)度、精彩畫面，提取場(chǎng)景片段制作視頻摘要來自：百科
- tensorflow 視頻識(shí)別 更多內(nèi)容
-
![]()
也是華為云奉獻(xiàn)給開發(fā)者們的一場(chǎng)技術(shù)盛宴。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、 圖引擎 、 圖像識(shí)別 、 OCR文字識(shí)別 、 人臉識(shí)別 、視頻識(shí)別等前沿AI技術(shù)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、系統(tǒng)、完整的了解多項(xiàng)前沿AI技術(shù)理論； 2、學(xué)習(xí)華為云AI服務(wù)的功能和特點(diǎn)；來自：百科![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)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(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
NGD）模塊和視覺預(yù)處理（VPC）模塊。 -VDEC模塊提供H.264/H.265的視頻解碼功能，對(duì)輸入的視頻碼流進(jìn)行解碼輸出圖像，用于視頻識(shí)別等場(chǎng)景的前處理。 -VENC模塊提供輸出視頻的編碼功能。對(duì)于視覺預(yù)處理模塊的輸出數(shù)據(jù)或原始輸入的YUV格式數(shù)據(jù)，視頻編碼模塊進(jìn)行編碼輸出H來自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts來自：百科![]()
模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)來自：百科![]()
ta和AI場(chǎng)景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)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![]()
了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào)來自：百科![]()
開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4來自：百科
看了本文的人還看了
- YOLO視覺: ai視頻識(shí)別安全帽監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
- Tensorflow |（1）初識(shí)Tensorflow
- Tensorflow |（6）Tensorflow的IO操作
- 學(xué)會(huì)Python等于擁有整個(gè)世界|來看下智能視覺視頻識(shí)別吧
- tensorflow報(bào)錯(cuò)：Failed to load the native TensorFlow runtime.
- 【TensorFlow】01 TensorFlow簡(jiǎn)介與Python基礎(chǔ)
- TensorFlow教程
- 《TensorFlow自然語言處理》—2.1.4 Cafe Le TensorFlow：使用類比理解TensorFlow
- TensorFlow Dropout
- Tensorflow入門
- Tensorflow訓(xùn)練
- Tensorflow算子邊界
- 使用Tensorflow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 在CCE集群中部署使用Tensorflow
- 分布式Tensorflow無法使用“tf.variable”
- TensorFlow在OBS寫入TensorBoard到達(dá)5GB時(shí)停止
- TensorFlow-1.8作業(yè)連接OBS時(shí)反復(fù)出現(xiàn)提示錯(cuò)誤
- 開發(fā)模型
- 訓(xùn)練專屬預(yù)置鏡像列表
- Tensorflow多節(jié)點(diǎn)作業(yè)下載數(shù)據(jù)到/cache顯示No space left