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  • tensorflow框架 視頻 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 時間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型,并
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    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(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括PytorchTensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow
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  • tensorflow框架 視頻 相關(guān)內(nèi)容
  • 云知識 華為AI開發(fā)框架MindSpore 華為AI開發(fā)框架MindSpore 時間:2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述華為AI開發(fā)框架Mindspore。首先介紹Mindspore的結(jié)構(gòu)以及設(shè)計(jì) 思路,接下來通過AI計(jì)算框架的
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    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(jì)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、CaffePyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2
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  • 擎,并可以直接使用下一層L2執(zhí)行框架提供的框架調(diào)度能力,通過通用框架來生成相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而實(shí)現(xiàn)具體的引擎功能。 L2執(zhí)行框架層 L2執(zhí)行框架層是框架調(diào)用能力和離線模型生成能力的封裝,包含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器,L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能
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    深圳MES系統(tǒng) 深圳MES系統(tǒng) 聚焦行業(yè)化,深度專業(yè)化的MES系統(tǒng),滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 聚焦行業(yè)化,深度專業(yè)化的MES系統(tǒng),滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 歐軟云MES立即購買 免費(fèi)試用
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    華為云計(jì)算 云知識 AI引擎 AI引擎 時間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlowMXNet、Caffe、Spark_Mllib
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    華為云計(jì)算 云知識 AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 時間:2020-12-16 09:46:51 Python作為目前最為流行的一種編程語言,擁有數(shù)十萬的工具包,包含了非常多的領(lǐng)域,如:用于數(shù)據(jù)分析和計(jì)算的numpy、pandas; 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。
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    現(xiàn),實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)驅(qū)動有效增長,充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。 數(shù)據(jù)治理 框架制定如下: 圖1數(shù)據(jù)治理框架 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,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫的安全框架 數(shù)據(jù)庫的安全框架 時間:2021-05-31 10:24:36 數(shù)據(jù)庫 安全 從廣義范圍來看, 數(shù)據(jù)庫安全 框架可以分為網(wǎng)絡(luò)層、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)這3個層次。 1. 網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要由加密技術(shù),防火墻技術(shù)和入侵檢測技術(shù)等。
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    華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 時間:2020-09-09 10:36:02 數(shù)據(jù)治理可以采用集中化(全時投入)和虛擬化(部分投入)混合的組織模式。結(jié)合具備專業(yè)技能的專職數(shù)據(jù)治理人員和熟悉業(yè)務(wù)和IT系統(tǒng)的已有人員,在運(yùn)作上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理團(tuán)
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    華為云計(jì)算 云知識 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計(jì)算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    華為云計(jì)算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等
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    要關(guān)心底層的技術(shù)。同時,ModelArts支持TensorflowMXNet等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)
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    開發(fā)者可以根據(jù)需要靈活選擇使用,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面
    來自:專題
    自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、CaffePyTorch、XGBo
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    模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過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
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    華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 Spark應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 彈性伸縮概述:組件介紹 邊緣節(jié)點(diǎn)注冊
    來自:百科
    華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 Spark應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 彈性伸縮概述:組件介紹 邊緣節(jié)點(diǎn)注冊
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    GPU卡,每臺云服務(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)訪問策略;海量存儲
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    華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 Spark應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark簡介 彈性伸縮概述:組件介紹 邊緣節(jié)點(diǎn)注冊
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