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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) tensorflow 內(nèi)容精選 換一換
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設(shè)備。 云側(cè)平臺(tái) 1.技能開(kāi)發(fā) 提供統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開(kāi)發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無(wú)縫對(duì)接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶線下開(kāi)發(fā)的自定義模型。來(lái)自：百科時(shí)間：2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過(guò)程中，任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù)，這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系，需要先解除依賴關(guān)系，再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟，最后根據(jù)具體的任務(wù)類(lèi)型分發(fā)給AI Core或AI CPU，完成具體硬件的計(jì)算來(lái)自：百科
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14:27:40 人工智能 昇騰計(jì)算 TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 張量（Tensor）是TBE算子中的數(shù)據(jù)，包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，Tensor來(lái)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(lèi)應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)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(lèi)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(kāi)發(fā)工具M(jìn)ind Studio；來(lái)自：百科
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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)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-01 16:01:31 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標(biāo)檢測(cè)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(kāi)發(fā)工具M(jìn)indStudio； ②來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 時(shí)間：2020-12-01 15:09:18 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程，幫助您快速熟悉ACL這套計(jì)算加速庫(kù)。來(lái)自：百科![]()
技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)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(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例來(lái)自：專題![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù)，兼容K8s和Docker原生接口。用戶無(wú)需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caf來(lái)自：百科![]()
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(wèn)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(lái)自：百科![]()
型各有特點(diǎn)，適應(yīng)于不同的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)際中應(yīng)注意合理選用。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用，具有語(yǔ)音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。來(lái)自：百科![]()
，能夠符合多樣的應(yīng)用場(chǎng)景。如果你厭倦了千篇一律的AI聲音，華為云的 語(yǔ)音交互 服務(wù)SIS的多音色可以嘗試一下。 而且，華為云的語(yǔ)音交互服務(wù)SIS在音視頻領(lǐng)域的識(shí)別率業(yè)界領(lǐng)先，目前SIS采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù)，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。來(lái)自：百科![]()
增加發(fā)布、迭代管理視角，支持看板、甘特模式查看需求 增加追溯圖譜，以圖譜形式展示追溯關(guān)系 新增缺陷跨項(xiàng)目協(xié)同，支持給其它項(xiàng)目提交缺陷，并分類(lèi)展示 內(nèi)置了5類(lèi)狀態(tài)卷積規(guī)則，用戶可以選擇是否啟用 系統(tǒng)特性和任務(wù)支持自定義工作流 體驗(yàn)優(yōu)化 計(jì)劃管理的PI更名為“發(fā)布” 特性更名為“系統(tǒng)特性”，特性樹(shù)與系統(tǒng)特性頁(yè)面歸一，取消子特性來(lái)自：百科![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來(lái)自：百科![]()
本課程主要介紹什么是算子、什么是TBE，以及如何使用TBE來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)活動(dòng)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用TBE算子開(kāi)發(fā)工具開(kāi)發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運(yùn)行的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)來(lái)自：百科![]()
原子指標(biāo)：原子指標(biāo)中的度量和屬性來(lái)源于多維模型中的維度表和事實(shí)表，與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對(duì)象保持一致，與多維模型中的最細(xì)數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標(biāo)：是原子指標(biāo)通過(guò)添加限定、維度卷積而成，限定、維度均來(lái)源于原子指標(biāo)關(guān)聯(lián)表的屬性。 復(fù)合指標(biāo)：由一個(gè)或多個(gè)衍生指標(biāo)疊加計(jì)算而成，其中的維度、限定均繼承于衍生指標(biāo)。 數(shù)據(jù)集市建設(shè)：新建DM層并發(fā)布匯總表。來(lái)自：專題![]()
MDC的工具鏈?zhǔn)褂谩?span style='color:#C7000B'>AI相關(guān)工具的使用、高階深入開(kāi)發(fā)指導(dǎo)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1.了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu)； 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺(tái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序； 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 課程大綱 第1章來(lái)自：百科![]()
updated_at String 更新時(shí)間 state String 日志資源狀態(tài):pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志開(kāi)關(guān):true|false 請(qǐng)求示例 查詢流日志列表 GET來(lái)自：百科![]()
請(qǐng)求未完成。服務(wù)器不支持所請(qǐng)求的功能。 返回碼: 502 Bad Gateway 請(qǐng)求未完成。服務(wù)器從上游服務(wù)器收到一個(gè)無(wú)效的響應(yīng)。 返回碼: 503 Service Unavailable 請(qǐng)求未完成。系統(tǒng)暫時(shí)異常。 返回碼: 504 Gateway Timeout 網(wǎng)關(guān)超時(shí)。 請(qǐng)求示例 示例 1 "POST /a來(lái)自：百科![]()
直播帶貨風(fēng)格文案 概述 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 營(yíng)銷(xiāo)宣傳風(fēng)格文案（20句） 營(yíng)銷(xiāo)宣傳風(fēng)格文案（20句） 解決方案簡(jiǎn)介 如何玩轉(zhuǎn)每日站會(huì):解決措施 什么是開(kāi)天 集成工作臺(tái) :為什么選擇開(kāi)天集成工作臺(tái) 概述 圖引擎編輯器介紹 CodeArts前端DevOps實(shí)踐 Scala:Spark Streaming常用接口來(lái)自：云商店![]()
展開(kāi) 即開(kāi)即用，優(yōu)化配置，支持主流AI引擎。 每個(gè)鏡像預(yù)置的AI引擎和版本是固定的，在創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)明確AI引擎和版本，包括適配的芯片。 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境給用戶提供了一組預(yù)置鏡像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用戶可以來(lái)自：專題![]()
等資源，并將執(zhí)行流等資源與對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行一一綁定。一個(gè)執(zhí)行句柄完成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖的執(zhí)行，一個(gè)執(zhí)行句柄下可以有多個(gè)執(zhí)行流，不同執(zhí)行流中包含AI Core或AI CPU的計(jì)算任務(wù)，一個(gè)任務(wù)由AI CPU或AI Core上的一個(gè)核函數(shù)來(lái)完成，而事件指的是不同執(zhí)行流之間的同步操作。來(lái)自：百科
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