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- Tensorflow基礎(chǔ) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 【云小課】EI第25課 MRS 基礎(chǔ)入門之HBase組件介紹 【云小課】EI第25課 MRS基礎(chǔ)入門之HBase組件介紹 時間：2021-07-09 10:49:46 云小課 MapReduce服務(wù) HBase是一個開源的、面向列（Column-Oriented來自：百科云數(shù)據(jù)庫 GaussDB基礎(chǔ)概念 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 基礎(chǔ)概念 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點的擴(kuò)展能力，PB級海量存儲。云數(shù)據(jù)庫GaussDB相關(guān)的基礎(chǔ)概念有哪些，如何更好的掌握？來自：專題
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華為云計算 云知識 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門之Hive組件介紹 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門之Hive組件介紹 時間：2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉庫 框架，提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計算來自：百科模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后來自：百科
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HiLens 包括云側(cè)管理平臺和端側(cè)攝像頭設(shè)備。 云側(cè)平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無縫對接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以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。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
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(luò)的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學(xué)習(xí)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）。框架管理器中包含了離線模型生成器（Offline來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)中心：全面云化的新一代互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)中心：全面云化的新一代互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ) 時間：2020-12-15 14:16:20 我們將會從“什么是數(shù)據(jù)”開始，為大家介紹數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中心的概念，發(fā)展歷程，以及云數(shù)據(jù)中心的發(fā)展趨勢。 課程簡介 本次課程將會給大家一個針對數(shù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 時習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實踐訓(xùn)練營賦能高校學(xué)生 時習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實踐訓(xùn)練營賦能高校學(xué)生 時間：2024-08-09 19:07:37 華為云時習(xí)知咨詢?nèi)肟?gt;> 為助力基礎(chǔ)軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設(shè)基礎(chǔ)軟件賽道，特別面向高校開展暑來自：百科![]()
分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科![]()
模型訓(xùn)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(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) 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)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(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)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(xùn)學(xué)習(xí) 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![]()
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?biāo)與基本要求 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(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準(zhǔn)備：登錄華為云賬號來自：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(xí)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![]()
支持自定義鏡像 支持基于基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫，直接上傳到容器鏡像服務(wù)SWR，在 DLI 中運行作業(yè)時會自動拉取SWR中的自定義鏡像 內(nèi)置多個基礎(chǔ)鏡像 內(nèi)置華為增強版Spark/Flink多版本基礎(chǔ)鏡像，開源Tensorflow/Keras/PyTorch的AI鏡像 建議搭配使用容器鏡像服務(wù)SWR來自：百科![]()
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從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，特征提取，模型訓(xùn)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(zhǔn)備計算資源、搭建推理框架，來自：百科![]()
開發(fā)與應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，包括 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力。同時，該產(chǎn)品兼容底層X86/ARM，華為NPU/英偉達(dá)GPU等不同架構(gòu)的服務(wù)器，并且兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架。來自：專題
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