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  • tensorflow實戰(zhàn) 內容精選 換一換
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    華為云計算 云知識 AI引擎 AI引擎 時間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib
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    使用ServiceStage托管天氣預報應用 使用ServiceStage托管天氣預報應用 天氣預報微服務應用提供天氣預報、紫外線和天氣濕度展示等功能。本文通過天氣預報應用,展示了微服務架構設計理念的應用場景,以及使用ServiceStage管理運行環(huán)境、搭建流水線和治理微服務的最佳實踐。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:刷臉時代已經到來,你準備好了嗎? 實戰(zhàn)篇:刷臉時代已經到來,你準備好了嗎? 時間:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉 人臉識別 ,初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內容包括:人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程
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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,數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行
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    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:給機器一雙“慧眼”,看懂文字、圖像和視頻 實戰(zhàn)篇:給機器一雙“慧眼”,看懂文字、圖像和視頻 時間:2020-12-16 14:21:14 給機器一雙“慧眼”,看懂文字、圖像和視頻,讓機器擁有一雙火眼金睛。 課程簡介 本課程主要內容包括: OCR 技術識別文
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    華為云計算 云知識 3000 字實戰(zhàn)干貨 | TOP 電商企業(yè)都是如何進行團隊協(xié)作的? 3000 字實戰(zhàn)干貨 | TOP 電商企業(yè)都是如何進行團隊協(xié)作的? 時間:2022-11-17 11:32:38 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數字化辦公 疫情持續(xù)影響用戶購物行為進一
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    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: TensorflowCaffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2
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    GPU卡,每臺云服務器支持最大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、PyTorchMXNet等。 單實例最大網絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力:網絡自定義,自由劃分子網、設置網絡訪問策略;海量存儲,
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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
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    GPU卡,每臺云服務器支持最大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TensorflowCaffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS,雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co
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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、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀,使學員能夠結合教材+實踐,遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。
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    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,提供海量數據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
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    靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlibMXNet、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
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    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、MXNetCaffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。
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