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區(qū)域。 圖片質(zhì)量類(lèi)報(bào)錯(cuò)處理辦法 問(wèn)題現(xiàn)象： 調(diào)用文字識(shí)別API時(shí)，產(chǎn)生以下圖片質(zhì)量類(lèi)報(bào)錯(cuò)。 錯(cuò)誤碼AIS.0102：圖片格式不支持。 錯(cuò)誤碼AIS.0103：圖片尺寸不滿(mǎn)足要求。 錯(cuò)誤碼AIS.0104：非支持的圖片類(lèi)型或圖片質(zhì)量差。 解決方法： 請(qǐng)參考使用限制檢查圖片的格式、像素是否符合規(guī)范。來(lái)自：專(zhuān)題模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，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(chǎng)景，若是多模型場(chǎng)景（例如含有多個(gè)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(shí)，如果是從OBS中導(dǎo)入元模來(lái)自：專(zhuān)題
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約束條件:操作限制 圖片處理 教程：從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群:上傳數(shù)據(jù)到OBS 鯤鵬AI推理加速型:鯤鵬AI推理加速增強(qiáng)I型kAi1s來(lái)自：百科![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來(lái)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(lái)自：百科![]()
和結(jié)構(gòu)化提取。 文字識(shí)別 行業(yè)類(lèi) Domainocr 行業(yè)類(lèi)（Domain OCR），支持物流電子面單識(shí)別、保險(xiǎn)單識(shí)別、財(cái)務(wù)報(bào)表識(shí)別、醫(yī)療化驗(yàn)單據(jù)識(shí)別等多種行業(yè)特定類(lèi)型圖片的結(jié)構(gòu)化信息提取和識(shí)別，助力行業(yè)自動(dòng)化效率提升。 行業(yè)類(lèi)（Domain OCR），支持物流電子面單識(shí)別、保險(xiǎn)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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圖片格式：jpg 圖片大小：143 kb 生成圖片 通過(guò)對(duì)圖片質(zhì)量進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)圖片文件大小調(diào)整，更好的適配各種展示需求。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 支持上傳的圖片格式：jpg 圖片格式：JPEG 圖片大?。?31 kb 上傳圖片 壓縮比例 80% 60% 40% 20% 圖片格式：JPEG 圖片大?。?0來(lái)自：專(zhuān)題![]()
于冷啟動(dòng)調(diào)用，熱調(diào)用（即請(qǐng)求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例）的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級(jí)。在特定領(lǐng)域例如AI推理場(chǎng)景，冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問(wèn)題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動(dòng)以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟動(dòng)問(wèn)題，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用Python爬蟲(chóng)抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 使用Python爬蟲(chóng)抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-01 14:30:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購(gòu)買(mǎi)及部署操作，并利用華為云服務(wù)部署Python爬蟲(chóng)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解華為云產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
內(nèi)（具體請(qǐng)以各個(gè)服務(wù)API文檔為準(zhǔn)）。 文字識(shí)別如何提高識(shí)別速度？ 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件類(lèi)的小圖(文字少)在1M來(lái)自：專(zhuān)題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類(lèi) 華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-10 15:25:46 “華為云杯”2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽·生活垃圾圖片分類(lèi)以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球征集基來(lái)自：百科![]()
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GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫(xiě)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(gè)別的參數(shù)即可。 不同類(lèi)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(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
若為純文字說(shuō)明，內(nèi)容不低于400字符。 2.若為圖文說(shuō)明，圖片支持JPG/JPEG/PNG格式，圖片要求寬度為900~1200px，高度不小于800px，最多可上傳5張圖片；圖片在詳情頁(yè)將按寬為1136px百分百縮放展示。 可查看參考樣例。 華為云云市場(chǎng) 精品匯聚 上云無(wú)憂(yōu) 在云服務(wù)來(lái)自：云商店![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來(lái)自：百科![]()
14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來(lái)自：百科![]()
展開(kāi) 即開(kāi)即用，優(yōu)化配置，支持主流AI引擎。 每個(gè)鏡像預(yù)置的AI引擎和版本是固定的，在創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)明確AI引擎和版本，包括適配的芯片。 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境給用戶(hù)提供了一組預(yù)置鏡像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用戶(hù)可以來(lái)自：專(zhuān)題
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