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- 機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練精度 內(nèi)容精選 換一換
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特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“來自:百科P2v型云服務(wù)器主要用于計算加速場景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力,可以使用P2v型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學(xué)習(xí)框架 RedShift來自:百科
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大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場景變換時,容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度,介紹來自:百科/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、D來自:專題
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HiLens Kit上運行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra來自:百科如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進(jìn)行單機調(diào)測,不能進(jìn)行分布式調(diào)測,也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺機器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑,實際使用時請?zhí)鎿Q為自己的實際OBS路徑。來自:專題
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