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- tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
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使用開發(fā)環(huán)境將本地開發(fā)的MindSpore模型遷移至云上訓(xùn)練???? 本案例介紹如何在本地進(jìn)行MindSpore模型開發(fā)，并將模型遷移至ModelArts訓(xùn)練。ModelArts支持使用PyCharm進(jìn)行“混動(dòng)”開發(fā)：“混動(dòng)”開發(fā)表示代碼開發(fā)和調(diào)試使用本地IDE，按需使用遠(yuǎn)程資源和環(huán)境調(diào)試和訓(xùn)練模型。通過“混動(dòng)來自：專題全球首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測模型，預(yù)測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤來自：專題
- tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 相關(guān)內(nèi)容
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1、廣東工業(yè)大學(xué)先鋒教師高懷恩計(jì)算機(jī)視覺理論基礎(chǔ)； 2、MindSpore開源AI框架在個(gè)人PC環(huán)境上的部署安裝； 3、根據(jù)已有的MobileNetV2預(yù)訓(xùn)練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型重訓(xùn)； 4、初識(shí)MindSpore Lite工具鏈； 5、完成模型轉(zhuǎn)換并部署到手機(jī)端側(cè)，實(shí)現(xiàn)貓狗識(shí)別。 聽眾收益： 1、了來自：百科要的預(yù)訓(xùn)練模型。 課程大綱 第1章 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 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云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科
- tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 更多內(nèi)容
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來自：百科![]()
可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。來自：百科![]()
特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(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：來自：百科![]()
度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等來自：專題![]()
特點(diǎn)：基于不同部門的數(shù)據(jù)，構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無人超市等場景。 特點(diǎn)：對各種格式的票據(jù)圖片，可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過來自：百科![]()
擇的元模型需要符合模型包規(guī)范。 模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件來自：專題![]()
的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天來自：百科![]()
通過全域感知服務(wù)，原來需要人工巡檢的發(fā)現(xiàn)的問題，現(xiàn)在都可以用AI感知來替代，而且準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)來自：百科![]()
。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會(huì)額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。 “預(yù)標(biāo)注”表示選擇用戶模型管理里面的模型，選擇模型時(shí)需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標(biāo)注類型相匹配。從當(dāng)前賬號管理的模型列表中選擇一個(gè)匹配的模型，用于智能標(biāo)注。 下圖為“圖像分類”類型的智能標(biāo)注：來自：百科![]()
基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型，并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，來自：百科![]()
云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)行注冊設(shè)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，物理模型設(shè)計(jì)階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說明書； 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?來自：百科![]()
環(huán)境準(zhǔn)備更快——與華為云IoT設(shè)備管理預(yù)集成，無需任何配置，即可打通IoT數(shù)據(jù)源；邊云協(xié)同的框架能力，只須聚焦分析業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)，不感知邊緣資源管理；一鍵開通數(shù)據(jù)分析相關(guān)能力，按需使用，無需繁瑣各自開通；Serverless形態(tài)，無需自行配置&維護(hù)服務(wù)器。 數(shù)據(jù)開發(fā)更快——模型感知，資產(chǎn)/設(shè)備模型貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)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)算場景，例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場景。 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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 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，將來自：百科
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