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- tensorflow數(shù)據(jù)預處理 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 數(shù)字視覺預處理機制介紹 數(shù)字視覺預處理機制介紹 時間：2020-08-19 09:16:46 當輸入數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)引擎時，引擎一旦檢查發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求，則可開啟數(shù)字視覺預處理模塊進行數(shù)據(jù)預處理。如圖所示的數(shù)據(jù)流所示，以圖片預處理為例： 1、首先來自：百科
- tensorflow數(shù)據(jù)預處理 相關內(nèi)容
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陣相關計算。而AI CPU完成控制算子、標量和向量等通用計算。如果輸入數(shù)據(jù)需要進行預處理操作，DVPP專用硬件模塊會被激活并專門用來進行圖像和視頻數(shù)據(jù)的預處理執(zhí)行，在特定場景下為AI Core提供滿足計算需求的數(shù)據(jù)格式。AI Core主要負責大算力的計算任務，AI CPU負責較為來自：百科ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓來自：百科
- tensorflow數(shù)據(jù)預處理 更多內(nèi)容
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15:32:02 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部來自：百科![]()
AI平臺ModelArts AI平臺ModelArts ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。來自：專題![]()
模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡模型（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，模型轉(zhuǎn)換過程中可以實現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)存使用優(yōu)化等，可以脫離設備完成模型的預處理。 另外，離線模型來自：百科![]()
2.準備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準備主要是指收集和預處理數(shù)據(jù)的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準備是AI開發(fā)的一個基礎。此時最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實可靠性。而事實上，不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全，因此，在數(shù)據(jù)標注階段你可能會發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源，反復調(diào)整優(yōu)化。來自：百科![]()
云知識 數(shù)字視覺預處理6個模塊功能及架構(gòu)介紹 數(shù)字視覺預處理6個模塊功能及架構(gòu)介紹 時間：2020-08-19 09:07:45 數(shù)字視覺預處理模塊作為昇騰AI軟件棧中的編解碼和圖像轉(zhuǎn)換模塊，為神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)揮著預處理輔助功能。當來自系統(tǒng)內(nèi)存和網(wǎng)絡的視頻或圖像數(shù)據(jù)進入昇騰AI處理器的計算來自：百科![]()
源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行 語音識別 的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按來自：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(jié)合代碼詳細講解TensorFlow來自：百科![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從 OBS 中導入元模型，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應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從OBS中導入元模來自：專題![]()
本課程將會講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。來自：百科![]()
程中對數(shù)據(jù)完成基本操作功能，如對圖片進行分類處理、輸入圖片預處理及輸出圖片數(shù)據(jù)的標識等。計算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用一般包括四個引擎：數(shù)據(jù)引擎，預處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經(jīng)來自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于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等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
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。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略；海量存儲，彈性擴容，支持備份與恢復，讓數(shù)據(jù)更加安全；彈性伸縮，快速增加或減少云服務器數(shù)量。來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架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來自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題
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