- 學(xué)習(xí)tensorflow 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自:百科便捷服務(wù)。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)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(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科
- 學(xué)習(xí)tensorflow 相關(guān)內(nèi)容
-
功能,均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò),與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 時(shí)間:2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)來自:百科
- 學(xué)習(xí)tensorflow 更多內(nèi)容
-
華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 應(yīng)用開發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 應(yīng)用開發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 應(yīng)用開發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 應(yīng)用開發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 Spark應(yīng)用開發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 彈性伸縮概述:組件介紹 邊緣節(jié)點(diǎn)注冊(cè)來自:百科
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從 OBS 中導(dǎo)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(chǎng)景,若是多模型場(chǎng)景(例如含有多個(gè)模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從OBS中導(dǎo)入元模來自:專題
本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) cssnano文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 cssnano文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間:2021-07-09 11:15:42 cssnano 將你的 CSS 文件做多方面的的優(yōu)化,以確保最終生成的文件對(duì)生產(chǎn)環(huán)境來說體積是最小的。cssnano 是基于PostCSS來自:百科
- TF學(xué)習(xí)——TensorFlow:深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow & TensorFlow-GPU的簡(jiǎn)介、安裝詳細(xì)攻略
- TensorFlow學(xué)習(xí)筆記:圖
- Tensorflow學(xué)習(xí): 乘法demo
- 深度學(xué)習(xí)框架tensorflow——華為AI學(xué)習(xí)筆記16
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2.4 TensorFlow
- TF學(xué)習(xí)——Tensorflow框架之基礎(chǔ)概念、設(shè)計(jì)思路、常用方法之詳細(xì)攻略
- 使用tensorflow進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí) ?
- 《Python深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow和Keras的聊天機(jī)器人》 —1 TensorFlow基礎(chǔ)
- 我的AI學(xué)習(xí)之路----擁抱Tensorflow 擁抱未來|社區(qū)征文
- 【小白學(xué)習(xí)tensorflow教程】三、TF2新特性@tf.function和AutoGraph