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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰AI 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-01 15:59:46 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。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)ind Studio；來自：百科
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區(qū)域。 圖片質(zhì)量類報(bào)錯(cuò)處理辦法 問題現(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：圖片尺寸不滿足要求。 錯(cuò)誤碼AIS.0104：非支持的圖片類型或圖片質(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。來自：專題需要多并發(fā)請(qǐng)求，請(qǐng)?zhí)崆奥?lián)系我們。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 Ø支持中英文及部分中文繁體字。 Ø只支持識(shí)別JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式圖片。 Ø支持常見網(wǎng)絡(luò)圖片如：手機(jī)截圖、電腦截圖、電商產(chǎn)品圖及廣告設(shè)計(jì)圖等互聯(lián)網(wǎng)圖片。 Ø圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。來自：專題
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技術(shù)。同時(shí)，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(jiǎn)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。例來自：專題![]()
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(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)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![]()
OCR 服務(wù)支持上傳圖片后直接導(dǎo)出結(jié)果嗎 目前OCR服務(wù)不支持上傳圖片后直接導(dǎo)出結(jié)果，需要通過調(diào)用API的方式使用。具體操作請(qǐng)參考《文字識(shí)別服務(wù)快速入門》。 使用 自動(dòng)文字識(shí)別 OCR服務(wù)是否必須使用華為云存儲(chǔ)圖片 文字識(shí)別服務(wù)支持輸入圖片的base64編碼或圖片的url路徑。 如果來自：專題![]()
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OCR），支持 表格識(shí)別 、文檔識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別、手寫文字識(shí)別、智能分類識(shí)別、健康碼識(shí)別、核酸檢測(cè)記錄識(shí)別等任意格式圖片上文字信息的自動(dòng)化識(shí)別，自適應(yīng)分析各種版面和表格，快速實(shí)現(xiàn)各種文檔電子化。 通用類 OCR（ General OCR ），支持表格識(shí)別、文檔識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別、手寫文字識(shí)別、智能分類識(shí)別、健康碼來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) FPGA圖片轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)是什么 FPGA圖片轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)是什么 時(shí)間：2020-09-22 17:07:58 FPGA圖片轉(zhuǎn)碼加速為用戶提供易用、高性價(jià)比的圖片轉(zhuǎn)碼服務(wù)，可廣泛應(yīng)用于云相冊(cè)、圖片社交平臺(tái)、門戶網(wǎng)站、新聞應(yīng)用、電商平臺(tái)等場(chǎng)景。 功能描述 JPEG來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-01 14:30:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購買及部署操作，并利用華為云服務(wù)部署Python爬蟲。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解華為云產(chǎn)來自：百科![]()
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，并使用來自：專題![]()
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)，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M來自：專題![]()
從本地上傳數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.從AI Gallery下載數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 4.從 DLI 導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 5.從 MRS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 6.從DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 了解更多 數(shù)據(jù)管理 -人工標(biāo)注 圖片標(biāo)注 ModelArts數(shù)據(jù)標(biāo)注中的圖片標(biāo)注指圖片類型的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。圖片標(biāo)注的標(biāo)注作業(yè)類型，分為“圖像分類”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類型。來自：專題![]()
圖片格式：jpg 圖片大?。?43 kb 生成圖片 通過對(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、無代碼，輕松開發(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來自：專題![]()
倍。相對(duì)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)的冷啟來自：百科![]()
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(chǔ)，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)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(gè)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![]()
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，模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來自：百科![]()
放矢。 當(dāng)前模型評(píng)估功能覆蓋圖像分類、物體檢測(cè)和圖像語義分割三大場(chǎng)景，快來看看如何使用模型評(píng)估功能吧~ 圖像分類 圖像分類評(píng)估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評(píng)估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計(jì)值。 混淆矩陣 混淆矩陣可幫助您了解分類錯(cuò)誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率，正來自：百科
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