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- caffe深度學(xué)習(xí)入門 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科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。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量來自：百科
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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 Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。來自：百科自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科
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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(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場(chǎng)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![]()
自定義TBE算子入門，不妨從單算子開發(fā)開始 自定義TBE算子入門，不妨從單算子開發(fā)開始 時(shí)間：2021-01-08 11:18:54 人工智能 如何提高算子的計(jì)算性能？怎樣修改現(xiàn)有算子的計(jì)算邏輯？昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦？別急別急，和我一起從單算子開發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開發(fā)吧！來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 時(shí)間：2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡單的單機(jī)服務(wù)，在一臺(tái)專用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件，對(duì)外提供數(shù)據(jù)來自：百科![]()
通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來自：百科![]()
算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務(wù)器來自：百科![]()
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，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)來自：百科![]()
便捷服務(wù)。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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 云桌面來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展史 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展史 時(shí)間：2021-01-08 11:34:17 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是因 數(shù)據(jù)管理 任務(wù)的需要，而產(chǎn)生數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。在數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷史中經(jīng)歷了三個(gè)階段。來自：百科![]()
功能，均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自：百科![]()
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： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) dli入門指南 dli入門指南 時(shí)間：2020-09-04 10:13:27 數(shù)據(jù)湖探索 （Data Lake Insight，簡稱 DLI ）是基于Apache Spark生態(tài)，完全托管的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL或Spark程序就能輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的聯(lián)邦分析，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
區(qū)塊鏈 入門 區(qū)塊鏈入門 作為新基建之一的區(qū)塊鏈已成為我國未來發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)不可缺少的信任基礎(chǔ)設(shè)施，歡迎您了解華為云區(qū)塊鏈 作為新基建之一的區(qū)塊鏈已成為我國未來發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)不可缺少的信任基礎(chǔ)設(shè)施，歡迎您了解華為云區(qū)塊鏈。 了解更多 什么是區(qū)塊鏈 ？ 根據(jù)工信部指導(dǎo)發(fā)布的《區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展白皮書》的解釋：來自：專題
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