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類場景的理想選擇。 機器學(xué)習(xí):機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機器學(xué)習(xí)中海來自:百科部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
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華為云計算 云知識 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯 時間:2020-12-10 14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts、端云協(xié)同解來自:百科
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