- tensorflow 應(yīng)用 開發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
-
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時,如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景,若是多模型場景(例如含有多個模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時,如果是從OBS中導(dǎo)入元模型來自:專題1、新網(wǎng)絡(luò),其中算子未開發(fā)或發(fā)布; 2、原框架自定義算子,需要在新框架重新適配開發(fā); 3、算子泛化不夠,某些數(shù)據(jù)大小不支持。 在模型轉(zhuǎn)換過程中出現(xiàn)了算子不支持的情況,例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想修改現(xiàn)有算子中的計算邏輯、或者開發(fā)者想自己開發(fā)算子來提高計算性能,這時就需要進(jìn)行自定義算子的開發(fā)了。來自:百科
- tensorflow 應(yīng)用 開發(fā) 相關(guān)內(nèi)容
-
運(yùn)行指標(biāo)對應(yīng)用進(jìn)行生命周期管理。 使用統(tǒng)一的平臺管理各種Web應(yīng)用,能夠大大簡化工作量,提高效率,快速響應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。 了解詳情 Web應(yīng)用托管優(yōu)勢 優(yōu)勢 云應(yīng)用引擎CAE提供面向Web應(yīng)用托管服務(wù),一站式Serverless應(yīng)用托管。提升了企業(yè)級Web應(yīng)用開發(fā)和運(yùn)維的效率,使企業(yè)專注業(yè)務(wù)創(chuàng)新。來自:專題ModelArts提供的調(diào)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(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自:專題
- tensorflow 應(yīng)用 開發(fā) 更多內(nèi)容
-
套餐,購買后自動開通服務(wù)結(jié)束 免費(fèi)體驗(yàn) ,具體規(guī)則請參考各套餐說明。 移動開發(fā)平臺支持哪些語言/環(huán)境/以及應(yīng)用的開發(fā)? 能夠支持端到端使用的開發(fā)場景,可支撐互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、Web應(yīng)用、App應(yīng)用、嵌入式應(yīng)用和企業(yè)應(yīng)用等的研發(fā)。 代碼托管:支持各種語言代碼文件的存儲,提供Java、C、C+來自:專題ECC顯存,帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎,能夠同時進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計算場景,例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來自:百科本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開發(fā)。 文檔鏈接 開發(fā)一個DWS SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上通過DWS SQL節(jié)點(diǎn)進(jìn)行作業(yè)開發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上通過DWS SQL節(jié)點(diǎn)進(jìn)行作業(yè)開發(fā)。 文檔鏈接 開發(fā)一個 DLI Spark作業(yè) 本教程通過一個例子來自:專題件系統(tǒng)。 云應(yīng)用引擎CAE相關(guān)視頻 云應(yīng)用引擎CAE面向應(yīng)用的Serverless托管服務(wù) 02:11 云應(yīng)用引擎CAE面向應(yīng)用的Serverless托管服務(wù) 02:11 云應(yīng)用引擎CAE精選推薦 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺好用嗎 分布式緩存服務(wù)D CS來自:專題華為云計算 云知識 Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn) Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn) 時間:2020-12-07 16:13:03 本課程主要內(nèi)容包括Huawei LiteOS簡介、華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺 介紹、內(nèi)核開發(fā)實(shí)戰(zhàn)、LiteOS移植、設(shè)備調(diào)測。通過深入分析實(shí)戰(zhàn)案例來自:百科基于昇騰 彈性云服務(wù)器 的人工智能應(yīng)用開發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python) 實(shí)驗(yàn)配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書,供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開發(fā)。 初級 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類應(yīng)用。 初級 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移來自:專題
- tensorflow從入門到精通100講(三)-談?wù)凟stimator在Tensorflow中的應(yīng)用
- 《深度學(xué)習(xí)之TensorFlow入門、原理與進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》— 3 TensorFlow基本開發(fā)步驟
- Tensorflow |(1)初識Tensorflow
- YOLO實(shí)踐應(yīng)用之搭建開發(fā)環(huán)境(Windows系統(tǒng)、Python 3.8、TensorFlow2.3版本)
- 《深度學(xué)習(xí)之TensorFlow入門、原理與進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》—3.3 了解TensorFlow開發(fā)的基本步驟
- Google Colab 開發(fā)記錄(5)TensorFlow開發(fā) 之GPU、TPU
- Tensorflow |(6)Tensorflow的IO操作
- 人工智能開發(fā)框架:TensorFlow基本概念
- HarmonyOS應(yīng)用開發(fā)
- 驅(qū)動開發(fā):應(yīng)用DeviceIoContro開發(fā)模板