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- tensorflow 數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是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，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架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
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來自：云商店以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實踐 時間：2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入數(shù)量的快速增長，IoT數(shù)據(jù)量也急速增長，快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價值越來越重要。然而，當前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn)，貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程：來自：百科
- tensorflow 數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
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模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-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ModelArts來自：百科![]()
模型轉(zhuǎn)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(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![]()
圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽，賽隊人數(shù)1-10人；組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造，比如，智慧倉儲中的智能調(diào)度。 然而，通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實踐，在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因，影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)效率。因此，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 首先，來自：百科![]()
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(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)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![]()
了解 語音識別 基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備：登錄華為云賬號來自：百科![]()
開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架（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![]()
據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷；并且數(shù)據(jù)分析門檻高，缺少簡單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段：缺少交互式查詢能力、缺少基于時間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科![]()
華為云計算 云知識 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺來自：百科![]()
要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、MXNet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(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)來自：百科![]()
rm-data”和“application/json”。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模來自：專題![]()
從數(shù)據(jù)準備，特征提取，模型訓練，到上線發(fā)布，提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境，提升模型開發(fā)效率；支持各種主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理驗證 提供模型云端運行框架環(huán)境，用戶可以在線驗證模型推理效果，無須從零準備計算資源、搭建推理框架，來自：百科
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