Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- tensorflow vgg16 預訓練 內(nèi)容精選 換一換
-
提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務，無縫對接用戶設備。 在云側模型管理中導入ModelArts訓練出的模型，也可導入用戶線下開發(fā)的自定義模型。 技能開發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場或直接部署到端側設備。來自：百科使用昇騰 彈性云服務器 實現(xiàn)黑白圖像上色應用（C++） 時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型彈性云服務器完成黑白圖像上色應用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。來自：百科
- tensorflow vgg16 預訓練 相關內(nèi)容
-
云知識 求職訓練營 Java實踐排位賽 求職訓練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉變。 【大賽簡介】 華為云求職訓練營·J來自：百科貓和狗。 內(nèi)容大綱： 1、廣東工業(yè)大學先鋒教師高懷恩計算機視覺理論基礎； 2、MindSpore開源AI框架在個人PC環(huán)境上的部署安裝； 3、根據(jù)已有的MobileNetV2預訓練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進行模型重訓； 4、初識MindSpore Lite工具鏈； 5、完成模型轉換并部署到手機端側，實現(xiàn)貓狗識別。來自：百科
- tensorflow vgg16 預訓練 更多內(nèi)容
-
![]()
LLM和KG的融合路線，可分為以下類型： 第一種融合路線是KG增強LLM，可在LLM預訓練、推理階段引入KG。以KG增強LLM預訓練為例，一個代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實體或者關系來進行預訓練，使模型在預訓練階段直接學習KG蘊含的知識。 第二種融合路線是L來自：百科![]()
導入、AI Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務訂閱AI應用等。 管理控制臺 ModelArts AI應用來源 收起 展開 自動學習 收起 展開 使用ModelArts自動學習開發(fā)AI模型無需編寫代碼，您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項目、完成數(shù)據(jù)標注、發(fā)布訓練、然后將訓練的模型部來自：專題![]()
的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請準備好訓練腳本，并上傳至OBS目錄。訓練腳本開發(fā)指導參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓練代碼中，用戶需打印搜索指標參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾，用于存儲訓練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓練作業(yè)運行需消耗資源，確保賬戶未欠費。來自：專題![]()
如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團隊自行負責，我方不再負責額外提供。 【鯤鵬訓練營暨鯤鵬應用開發(fā)者比賽議程】 1、時間：5月11日-5月25日為訓練營暨大賽報名時間； 2、6月1日-17日為訓練營（兩期）授課階段，兩期訓練營課程內(nèi)容一樣，同一隊伍不可重復參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時間；來自：百科![]()
mespacedJob 相關推薦 資源統(tǒng)計:資源詳情 快速查詢:操作步驟 快速查詢:操作步驟 漏斗圖:操作步驟 使用TensorFlow框架創(chuàng)建訓練作業(yè)（舊版訓練）:概述 關聯(lián) LTS 日志流:請求消息 快速查詢:查看上下文 查看組合應用系統(tǒng)日志:查看系統(tǒng)日志 日志結構化配置:創(chuàng)建結構化配置來自：百科![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓練營結營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓練營參與流程 報名學習課程——觀看開班直播——進入學習交流群、每日打卡學習——參加訓練營結營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓練營獎品，等你拿！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、服務部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度：大部分模型的準確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標注：提升標注效率。 極致性能來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡介： 算力已成為驅動社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務場景、多種數(shù)據(jù)結構，帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構筑了從最基礎的處理器、硬件來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow來自：百科![]()
時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。 課程大綱 第1章 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 華為云 面向未來自：百科![]()
華為云計算 云知識 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 時間：2020-12-29 17:22:46 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設，協(xié)同2020南京創(chuàng)新周活動及2020華為云與計算城市峰會，更好的培育江蘇鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入來自：百科![]()
優(yōu)勢：針對場景領域提供預訓練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準確率，可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品，從而提升結算效率。模型訓練、更新的流程自來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓練營&開發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓練營&開發(fā)者大賽 時間：2020-12-29 17:06:34 云服務器 【賽事簡要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領的創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，落實《重慶市促進鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動方案》，來自：百科![]()
盤古大模型基于“預訓練模型+微調(diào)”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅動AI開發(fā)向工業(yè)化轉變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎上，基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天，甚至幾個小時來自：百科![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務，兼容K8s和Docker原生接口。用戶無需關注集群和服務器，簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負載 大數(shù)據(jù)、AI計算 當前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓練和推理等應用（如Tensorflow、Caf來自：百科![]()
基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設備參數(shù)、當前狀態(tài)等特征構建故障預測模型，并對預測出的問題給出初步的關鍵參數(shù)分析 算法預集成 專業(yè)預測性算法支持，預集成工業(yè)領域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率來自：百科
看了本文的人還看了
- CV之NS之VGG16：基于預訓練模型VGG16訓練COCO的train2014數(shù)據(jù)集實現(xiàn)訓練《神奈川沖浪里》風格配置yml文件
- 使用Python實現(xiàn)深度學習模型：遷移學習與領域自適應教程
- mxnet轉pytorch預訓練
- Python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）識別和計數(shù)工業(yè)零件：深入解析與應用
- LSTM在圖像描述生成中的應用：利用LSTM生成圖像描述的技術和實踐
- 遷移學習的核心技術與挑戰(zhàn)-以VGG16為例的實戰(zhàn)案例研究
- 探索遷移學習在測井數(shù)據(jù)處理中的效果
- 【AI實戰(zhàn)】最強NLP預訓練模型庫PyTorch-Transformers正式開源！支持6個預訓練框架，27個預訓練模型
- 遷移學習算法中預訓練模型（Pre-trained Models）
- 使用TensorFlow與Keras分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集