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    成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā),通過(guò)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(guò)程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開(kāi)發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。
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    框架使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)自定義算子。那么,我們來(lái)了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor Boost Engine,即張量加速引擎,是一款華為自研的算子開(kāi)發(fā)工具,用于開(kāi)發(fā)能夠運(yùn)行在NPU(Neural-network Processing Unit:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):異常處理 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):異常處理 時(shí)間:2021-04-07 09:32:14 Python無(wú)法正常處理程序時(shí)就會(huì)發(fā)生一個(gè)異常,異常發(fā)生時(shí)我們需要捕獲處理它,否則程序會(huì)終止執(zhí)行; 捕捉異常使用try/exc
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    在《使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(初級(jí))》實(shí)驗(yàn)中,可以體驗(yàn)到數(shù)值、字符串、列表、元組、字典、集合以及深拷貝、淺拷貝等Python基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型,通過(guò)實(shí)驗(yàn)建立對(duì)Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)認(rèn)知,掌握Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法。華為云 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 帶你親身感受Python魅力,更有精彩進(jìn)階實(shí)驗(yàn)等
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    Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供
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    采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升 識(shí)別速度快 把語(yǔ)言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)模式,如流式一句話、連續(xù)和單句模式,靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景
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    第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)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(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。
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    于此框架使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)自定義算子。首先,我們來(lái)了解一下什么是TBE。TBE的全稱為TensorBoostEngine,即張量加速引擎,是一款華為自研的算子開(kāi)發(fā)工具,用于開(kāi)發(fā)能夠運(yùn)行在NPU(Neural-networkProcessingUnit:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)上的T
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    時(shí)間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型,并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí),框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管
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    DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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