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- 深度學(xué)習(xí)回歸模型 內(nèi)容精選 換一換
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AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)回歸模型 相關(guān)內(nèi)容
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優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā)：針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求，來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來(lái)自：百科![]()
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供來(lái)自：百科![]()
全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)介紹-ModelArts 第2章 AI模型開(kāi)發(fā)-圖像分類(lèi) 第3章 AI模型開(kāi)發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問(wèn)題答疑 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分來(lái)自：百科![]()
課程單元頁(yè)面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁(yè)面，選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元，點(diǎn)擊【開(kāi)始學(xué)習(xí)】，進(jìn)入課程播放器頁(yè)面。 圖 點(diǎn)擊【開(kāi)始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁(yè)面 在課程播放器頁(yè)面，點(diǎn)擊左側(cè)的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點(diǎn)擊下方的“下一頁(yè)”、“上一頁(yè)”可以進(jìn)行課程頁(yè)面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后，點(diǎn)擊來(lái)自：云商店![]()
如何激活優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)卡 如何激活優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)卡 時(shí)間：2021-04-08 14:21:46 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【首頁(yè)】右側(cè)點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕，進(jìn)入激活學(xué)習(xí)卡的頁(yè)面。 圖來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 時(shí)間：2020-12-15 10:41:51 華為云學(xué)院提供了豐富的線上學(xué)習(xí)課程，課程采用視頻、文檔、測(cè)試題、動(dòng)手實(shí)操等多種學(xué)習(xí)方式。通過(guò)本課程，讓開(kāi)發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛(ài)好者等全體用戶掌握在線學(xué)習(xí)職業(yè)認(rèn)證的方法，了解職業(yè)認(rèn)來(lái)自：百科![]()
什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹來(lái)自：百科![]()
學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念，為學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ，從入門(mén)到實(shí)踐，循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課，涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀來(lái)自：專(zhuān)題![]()
和被服務(wù)方更加精準(zhǔn)、有效、可控地理解、分析、執(zhí)行和達(dá)成需求，使得企業(yè)管理軟件的價(jià)值在應(yīng)用中得以顯現(xiàn)。3. 回歸管理本質(zhì)：鏈建服務(wù)的優(yōu)勢(shì)不僅僅是讓作業(yè)流程電子化，更重要的是回歸管理本質(zhì)，確保企業(yè)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效得以達(dá)成。4. 需求優(yōu)先：鏈建服務(wù)以客戶需求為出發(fā)點(diǎn)，以客戶持續(xù)滿意為目標(biāo)，確保服務(wù)能夠滿足客戶的需求。5來(lái)自：專(zhuān)題![]()
的開(kāi)發(fā)，只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件，通過(guò)離線模型生成器（OMG）轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件，從而進(jìn)一步利用流程編排器（Matrix）生成具體的應(yīng)用程序。既然如此，為什么還需要自定義算子呢？這是因?yàn)樵?span style='color:#C7000B'>模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中出現(xiàn)了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開(kāi)發(fā)者想來(lái)自：百科![]()
特點(diǎn)：構(gòu)建專(zhuān)有的自然語(yǔ)言處理分類(lèi)模型，將大量的政務(wù)詢(xún)問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門(mén)，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型。可根據(jù)使用過(guò)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(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自：百科![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [免來(lái)自：百科![]()
絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改變?cè)即a的前提下，在昇騰AI處理器上能來(lái)自：百科![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [免來(lái)自：百科![]()
效率，可以更及時(shí)的發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱情。 立即購(gòu)買(mǎi) 煙火監(jiān)測(cè)產(chǎn)品 煙霧火焰檢測(cè) 煙霧火焰檢測(cè)算法適用于室內(nèi)、園區(qū)等低空?qǐng)鼍埃?采用自定義深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)及區(qū)域回歸算法，高效提取煙霧、明火火焰特征； 對(duì)低空?qǐng)鼍爸械臒熿F火焰目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)， 并定位目標(biāo)在畫(huà)面中的位置，進(jìn)行及時(shí)有效的報(bào)警。 查看詳情來(lái)自：專(zhuān)題
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