- tensorflow框架 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(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。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后來自:百科
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備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統(tǒng)一的API框架、Manager層和Driver層。 • WSGI API框架:提供一個標(biāo)準(zhǔn)的API框架模型,讓生態(tài)伙伴更多的關(guān)注自身的業(yè)務(wù)邏輯,而不是公共框架模型; • 統(tǒng)一的API框架:主要負(fù)責(zé)參數(shù)檢查等動作,封裝API的返回值;來自:百科兼容主流深度學(xué)習(xí)框架:Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架,方便用戶使用自己熟悉的框架進(jìn)行開發(fā)和部署。綜上所述,Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)在數(shù)據(jù)處理、全場景AI開發(fā)、端到端來自:專題
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了解 語音識別 基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號來自:百科
生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測方面了解基本知識,熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe, tensorflow等、及熟悉機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS;另外賽委會也會提供完整的海選賽賽前培訓(xùn)資料和半決賽前的線上培訓(xùn),包括ModelArts、 HiLens 和ROS在無人車上的應(yīng)用。來自:百科
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