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- pytorch深度學習案例 內容精選 換一換
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通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。 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)并訓練其業(yè)務所需的模型。來自:百科算能力,可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務器來自:百科
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ModelArts提供的調測代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自:專題
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兼容主流深度學習框架:Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學習框架,方便用戶使用自己熟悉的框架進行開發(fā)和部署。綜上所述,Apulis AI Studio配套人工服務(H CS 版)在數(shù)據(jù)處理、全場景AI開發(fā)、端來自:專題
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