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- 深度學(xué)習(xí)運(yùn)行時(shí)占用硬盤(pán)內(nèi)存 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)運(yùn)行時(shí)占用硬盤(pán)內(nèi)存 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心來(lái)自：百科![]()
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。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自：專題![]()
l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場(chǎng)景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開(kāi)發(fā)者選擇，進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteA來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 哪些內(nèi)容會(huì)占用 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例空間 哪些內(nèi)容會(huì)占用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例空間 時(shí)間：2021-03-23 14:41:36 以下內(nèi)容占用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例空間： 1、除備份數(shù)據(jù)以外的用戶正常的數(shù)據(jù)。 2、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例正常運(yùn)行所需的數(shù)據(jù)，比如系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)回滾日志、索引等。來(lái)自：百科![]()
的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。本文為您詳細(xì)介紹 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB的內(nèi)存不足問(wèn)題分析及恢復(fù)手段。 GaussDB 內(nèi)存：?jiǎn)栴}分析 GaussDB內(nèi)存：?jiǎn)栴}分析 業(yè)務(wù)運(yùn)行過(guò)程中遇到內(nèi)存類報(bào)錯(cuò) 業(yè)務(wù)運(yùn)行過(guò)程中遇到內(nèi)存類報(bào)錯(cuò)，比如 ERROR：memory is temporarily unavailable來(lái)自：專題![]()
MySQL變更實(shí)例CPU和內(nèi)存規(guī)格前提 約束限制 1.賬戶余額大于等于0元，才可變更規(guī)格。 2.當(dāng)實(shí)例進(jìn)行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時(shí)，該實(shí)例不可被刪除。 3.將獨(dú)享型規(guī)格變更到通用型，可能會(huì)降低性能影響業(yè)務(wù)，請(qǐng)謹(jǐn)慎選擇。 4.當(dāng)實(shí)例進(jìn)行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時(shí)，不能對(duì)該實(shí)例做如下操作：重啟數(shù)據(jù)庫(kù)、擴(kuò)容磁盤(pán)來(lái)自：專題![]()
l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場(chǎng)景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開(kāi)發(fā)者選擇，進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteA來(lái)自：百科![]()
金屬服務(wù)器。 云硬盤(pán)類似PC中的硬盤(pán)，需要掛載至云服務(wù)器使用，無(wú)法單獨(dú)使用。您可以對(duì)已掛載的云硬盤(pán)執(zhí)行初始化、創(chuàng)建文件系統(tǒng)等操作，并且把數(shù)據(jù)持久化地存儲(chǔ)在云硬盤(pán)上。 云硬盤(pán)簡(jiǎn)稱為磁盤(pán)，本文檔中也會(huì)用磁盤(pán)來(lái)表示云硬盤(pán)。 圖1 云硬盤(pán)架構(gòu) 云硬盤(pán)基本概念 表1 云硬盤(pán)基本概念 概念 說(shuō)明來(lái)自：專題![]()
擴(kuò)容“可用”狀態(tài)的云硬盤(pán) 云硬盤(pán)服務(wù)簡(jiǎn)介 01:30 云硬盤(pán)服務(wù)簡(jiǎn)介 購(gòu)買(mǎi)云硬盤(pán) 04:30 購(gòu)買(mǎi)云硬盤(pán) 刪除云硬盤(pán) 03:30 刪除云硬盤(pán) 擴(kuò)容“正在使用”狀態(tài)的云硬盤(pán) 03:30 擴(kuò)容“正在使用”狀態(tài)的云硬盤(pán) 擴(kuò)容“可用”狀態(tài)的云硬盤(pán) 03:30 擴(kuò)容“可用”狀態(tài)的云硬盤(pán) 云硬盤(pán)使用常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自：專題![]()
Eye服務(wù)，幫助您隨時(shí)掌握云硬盤(pán)健康狀態(tài)，了解云硬盤(pán)運(yùn)行狀況 配合Cloud Eye服務(wù)，幫助您隨時(shí)掌握云硬盤(pán)健康狀態(tài)，了解云硬盤(pán)運(yùn)行狀況 了解更多 數(shù)據(jù)共享 共享云硬盤(pán)是一種支持多個(gè)云服務(wù)器并發(fā)讀寫(xiě)訪問(wèn)的數(shù)據(jù)塊級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備，具備多掛載點(diǎn)、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點(diǎn) 共享云硬盤(pán)是一種支持多個(gè)來(lái)自：專題![]()
鏡像。 選擇鏡像后，您可以配置容器的規(guī)格。 ●鏡像版本：請(qǐng)選擇需要部署的鏡像版本。 須知：在生產(chǎn)環(huán)境中部署容器時(shí)，應(yīng)避免使用latest版本。因?yàn)檫@會(huì)導(dǎo)致難以確定正在運(yùn)行的鏡像版本，并且難以正確回滾。 ●容器規(guī)格：根據(jù)需要選擇容器CPU、內(nèi)存的配額， ●AI加速卡 容器應(yīng)用選擇的來(lái)自：專題![]()
合優(yōu)化以及內(nèi)存復(fù)用優(yōu)化操作。根據(jù)算子輸入、輸出內(nèi)存信息，進(jìn)行計(jì)算內(nèi)存復(fù)用，將相關(guān)復(fù)用信息寫(xiě)入模型和算子描述中，生成高效的離線模型。這些優(yōu)化操作可以將多個(gè)算子執(zhí)行時(shí)的計(jì)算資源進(jìn)行重新分配，最大化減小運(yùn)行時(shí)內(nèi)存占用，同時(shí)避免運(yùn)行過(guò)程中頻繁進(jìn)行內(nèi)存分配和釋放，實(shí)現(xiàn)以最小的內(nèi)存使用和最低來(lái)自：百科
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