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之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望來自:百科XNet等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)開發(fā)者,不需關(guān)注模型或編碼,可使用自動學習流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用;面向A來自:百科
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