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- tensorflow圖像分類 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌來自：百科'\"<>=，不超過36個(gè)字符。常見的模型算法有image_classification（圖像分類）、object_detection（物體檢測(cè)）、predict_analysis（預(yù)測(cè)分析）等。 model_type：模型AI引擎，表明模型使用的計(jì)算框架，支持常用AI框架和“Image”。 runt來自：專題
- tensorflow圖像分類 相關(guān)內(nèi)容
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要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、MXNet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)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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elArts底層支持各種異構(gòu)計(jì)算資源，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(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)變得更簡單、更方便。來自：專題![]()
有哪些；了解Pytorch的特點(diǎn)；了解TensorFlow的特點(diǎn)；區(qū)別TensorFlow 1.X與2.X版本；掌握TensorFlow 2的基本語法與常用模塊；掌握MNIST手寫體數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)的流程。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架簡介 2. TensorFlow2基礎(chǔ) 3.來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI全棧成長計(jì)劃-AI進(jìn)階篇 AI全棧成長計(jì)劃-AI進(jìn)階篇 時(shí)間：2020-12-11 09:40:52 本課程為AI全棧成長計(jì)劃第二階段課程：AI進(jìn)階篇。本階段將由華為AI專家?guī)鷮W(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測(cè)的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
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簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 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![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)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(shí)別、 語音識(shí)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![]()
1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場景。 課程大綱 第1章 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 第2章 圖像分類 第3章 目標(biāo)檢測(cè) 第4章 圖像分割 第5章來自：百科![]()
ModelArts 數(shù)據(jù)管理 是什么 ModelArts數(shù)據(jù)管理提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場景，可適用于各種AI項(xiàng)目，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、音視頻分析等；數(shù)據(jù)管理同時(shí)提供數(shù)據(jù)篩選、來自：專題![]()
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AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
能力。同時(shí)，該產(chǎn)品兼容底層X86/ARM，華為NPU/英偉達(dá)GPU等不同架構(gòu)的服務(wù)器，并且兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的功能非常豐富。它包括數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、人工智能來自：專題![]()
AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
可以全面了解模型對(duì)不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性，使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 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![]()
時(shí)間：2021-08-24 17:49:10 云小課 AI開發(fā)平臺(tái) 對(duì)于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無法來自：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![]()
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
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