- tensorflow中saver 內(nèi)容精選 換一換
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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:百科置文件編寫說明章節(jié)中的目標(biāo)檢測(cè)模型配置文件示例。 • 圖像分類模型配置文件示例 請(qǐng)參見ModelArts官網(wǎng)文檔,模型配置文件編寫說明章節(jié)中的圖像分類模型配置文件示例。 • 預(yù)測(cè)分析模型配置文件示例 請(qǐng)參見ModelArts官網(wǎng)文檔,模型配置文件編寫說明章節(jié)中的預(yù)測(cè)分析模型配置文件示例。來自:專題
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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:百科來自:百科
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