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- tensorflow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參 內(nèi)容精選 換一換
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模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科生命周期操作令牌，通過查詢伸縮實(shí)例掛起信息接口獲取。 指定生命周期回調(diào)對(duì)象，當(dāng)不傳入instance_id字段時(shí)，該字段為必選。當(dāng)該字段與instance_id字段都傳入時(shí)，優(yōu)先使用該字段進(jìn)行回調(diào)。 instance_id 否 String 實(shí)例ID。 指定生命周期回調(diào)對(duì)象，當(dāng)不傳入lifecycle_action_key字段時(shí)，該字段為必選。來自：百科
- tensorflow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參 相關(guān)內(nèi)容
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性能分析的方法； 掌握對(duì)NUMA和線程并發(fā)數(shù)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)的方法。 課程大綱 第1章 應(yīng)用性能測(cè)試及調(diào)優(yōu) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙來自：百科華為云Stack ModelArts一站式AI平臺(tái)如何加速政企智能化步伐？ 【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成，標(biāo)注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動(dòng)停止：拯救健忘星人，忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷來自：百科
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使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-01 14:34:35 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)的功能及用途來自：百科![]()
掌握在華為鯤鵬平臺(tái)上進(jìn)行軟件性能測(cè)試和調(diào)優(yōu)的方法； 掌握在華為鯤鵬平臺(tái)上進(jìn)行軟件打包的方法。 課程大綱 第1章 鯤鵬平臺(tái)應(yīng)用軟件移植調(diào)優(yōu)綜合實(shí)驗(yàn) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云來自：百科![]()
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云知識(shí) AscendCL實(shí)戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開發(fā)與調(diào)測(cè) AscendCL實(shí)戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開發(fā)與調(diào)測(cè) 時(shí)間：2020-12-17 09:58:24 本課程主要介紹昇騰推理計(jì)算專用加速語言——AscendCL，講解其應(yīng)用場景及編程方式。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，來自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-18 16:09:39 ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺(tái)，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場景模型，無需深究底層模型開發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts來自：百科![]()
備上執(zhí)行。若執(zhí)行過程中需要向其他設(shè)備派發(fā)任務(wù)，則需要再調(diào)用一次設(shè)備接口進(jìn)行設(shè)備選中。 2、執(zhí)行流接口提供執(zhí)行流的創(chuàng)建、釋放、優(yōu)先級(jí)定義、回調(diào)函數(shù)設(shè)置、對(duì)事件的依賴定義和同步等，這些功能關(guān)系到執(zhí)行流內(nèi)部的任務(wù)執(zhí)行，同時(shí)單個(gè)執(zhí)行流內(nèi)部的任務(wù)必須按順序執(zhí)行。 如果多個(gè)執(zhí)行流之間需要進(jìn)行來自：百科![]()
+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？ 管理控制臺(tái) 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前來自：專題![]()
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據(jù)管理、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理來自：專題![]()
d.com，郵件命名方式“無人車挑戰(zhàn)杯+隊(duì)名+隊(duì)長聯(lián)系電話+隊(duì)長姓名”（包含：指導(dǎo)老師介紹及聯(lián)系方式、成員介紹及聯(lián)系方式、是否參過類似比賽，機(jī)器人、AI相關(guān)開發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接），資料形式不限。 點(diǎn)擊下載無人車大賽報(bào)名表格 （2）7月6日大賽平臺(tái)開放無人車挑來自：百科![]()
基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 微認(rèn)證 03來自：專題![]()
（1）發(fā)送有效資料到competition@huaweicloud.com，郵件命名方式“無人車挑戰(zhàn)杯+報(bào)名團(tuán)隊(duì)介紹”（包含：成員介紹、是否參過類似比賽，機(jī)器人，AI相關(guān)開發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接），資料形式不限。 （2）7月1日大賽平臺(tái)開放無人車挑戰(zhàn)杯海選賽題，選手需要先在大來自：百科![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科![]()
1、一般情況下，通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)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(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改變?cè)即a的前提下，在昇騰AI處理器上能發(fā)揮最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速庫，庫中的算子功能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的常見標(biāo)準(zhǔn)算子來自：百科![]()
務(wù)調(diào)度器，最后由離線模型執(zhí)行器返回加載結(jié)束信息給AI模型管家，再由流程編排器設(shè)置輸出結(jié)果的回調(diào)函數(shù)獲取執(zhí)行完成后的結(jié)果。至此為止，離線執(zhí)行器完成了離線模型的加載過程，下一步便可以直接進(jìn)行推理計(jì)算。這個(gè)加載過程相當(dāng)于將模型和昇騰AI處理器進(jìn)行了適配，將硬件資源和離線模型中的算子進(jìn)行來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) LiteOS 5.0 五大新特性簡化端側(cè)設(shè)備開發(fā)和調(diào)測(cè) LiteOS 5.0 五大新特性簡化端側(cè)設(shè)備開發(fā)和調(diào)測(cè) 時(shí)間：2021-04-27 14:30:48 內(nèi)容簡介： 踩內(nèi)存，鏡像文件太大，系統(tǒng)運(yùn)行軌跡追蹤難、資源占用難分析等等問題，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)端側(cè)開發(fā)者造成困難，影響開發(fā)效率，LiteOS來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。來自：百科
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