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- keras與tensorflow 內(nèi)容精選 換一換
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Python機器學(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：百科數(shù)據(jù)集THCHS30進行 語音識別 的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。來自：百科
- keras與tensorflow 相關(guān)內(nèi)容
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WR，在 DLI 中運行作業(yè)時會自動拉取SWR中的自定義鏡像 內(nèi)置多個基礎(chǔ)鏡像 內(nèi)置華為增強版Spark/Flink多版本基礎(chǔ)鏡像，開源Tensorflow/Keras/PyTorch的AI鏡像 建議搭配使用容器鏡像服務(wù)SWR 金融行業(yè) 實時風(fēng)控 為了提高消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種來自：百科
- keras與tensorflow 更多內(nèi)容
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有哪些；了解Pytorch的特點；了解TensorFlow的特點；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)字識別實驗的流程。 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![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別等場景。 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![]()
華為云計算 云知識 持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計 持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計 時間：2020-12-15 14:33:39 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程主要講述敏捷項目管理理念與方法實踐，主要介紹規(guī)劃與設(shè)計中的影響地圖、用戶故事地圖，以及來自：百科![]()
求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運行引擎。 了解更多 自定義鏡像簡介 應(yīng)用場景 Notebook中使用自定義鏡像 當(dāng)Notebook預(yù)置鏡像不能滿足需求時，用戶可以制作自定義鏡像。在鏡像中自行安裝與配置環(huán)境依賴軟件及信息，并制作為自定義鏡像，用于創(chuàng)建新的Notebook實例。來自：專題![]()
并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(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，彈性擴容，支持備份與恢復(fù)，讓數(shù)據(jù)更加安全；彈性伸縮，快速增加或減少云服務(wù)器數(shù)量。 靈活選擇：與普通云服來自：百科![]()
單實例最大網(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，彈性擴容，支持備份與恢復(fù)，讓數(shù)據(jù)更加安全；彈性伸縮，快速增加或減少云服務(wù)器數(shù)量。 靈活選擇：與普通云服務(wù)器一樣，P2v型云服務(wù)器可以做到分鐘級快速發(fā)放。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用來自：百科![]()
云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 持續(xù)部署與發(fā)布 持續(xù)部署與發(fā)布 時間：2020-12-09 16:54:41 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程將通過介紹DevOps中編譯構(gòu)建、部署、發(fā)布的流程和實踐進行持續(xù)部署與發(fā)布的學(xué)習(xí)，同時對容器化應(yīng)用的構(gòu)建部署和自動化理念進行學(xué)習(xí)。來自：百科![]()
system('env | grep RANK') 多節(jié)點訓(xùn)練TensorFlow框架ps節(jié)點作為server會一直掛著，ModelArts是怎么判定訓(xùn)練任務(wù)結(jié)束？如何知道是哪個節(jié)點是worker呢？ TensorFlow框架分布式訓(xùn)練的情況下，會啟動ps與worker任務(wù)組，worker任務(wù)組為關(guān)來自：專題![]()
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Training、自動化模型生成，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。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模來自：百科![]()
一鍵創(chuàng)建容器集群，一站式部署和運維容器應(yīng)用，無需再自行搭建容器運行環(huán)境，真正實現(xiàn)開箱即用 混合部署 支持虛擬機與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模型提供全方位、多場景、安全穩(wěn)定的容器運行環(huán)境 支持虛擬機與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模來自：專題![]()
華為云計算 云知識 MRS 與自建Hadoop對比 MRS與自建Hadoop對比 時間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) （MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件來自：百科![]()
ModelArts概覽與實驗 ModelArts概覽與實驗 時間：2020-12-11 09:16:13 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。ModelArts一站式AI開發(fā)平臺是華為公司研發(fā)的一款技術(shù)產(chǎn)品，提供全流程的AI開發(fā)服務(wù)，降低AI開發(fā)和使用門檻，實來自：百科![]()
_analysis（預(yù)測分析）等。 model_type：模型AI引擎，表明模型使用的計算框架，支持常用AI框架和“Image”。 runtime：模型運行時環(huán)境，系統(tǒng)默認(rèn)使用python2.7。runtime可選值與model_type相關(guān)，當(dāng)model_type設(shè)置為Imag來自：專題![]()
華為云計算 云知識 CLI安裝與配置介紹 CLI安裝與配置介紹 時間：2020-04-17 14:59:45 CloudIDE 命令行接口采用OpenStackClient工具。該工具提供命令行客戶端，通過執(zhí)行命令即可訪問云服務(wù)的API獲取云服務(wù)，操作方便。 命令行客戶端概述 O來自：百科![]()
希望了解華為云服務(wù)產(chǎn)品使用、管理和維護的人員。 課程目標(biāo) 掌握持續(xù)開發(fā)與集成的理念及基本原則； 理解持續(xù)開發(fā)與集成對軟件開發(fā)過程管理的重要意義； 學(xué)會如何應(yīng)用持續(xù)開發(fā)與集成保持項目整體開發(fā)的高速和高效問題。 課程大綱 1. 持續(xù)集成理念、方法與實踐 2. 代碼托管于分支策略 3. Git基本概念及主要操作來自：百科
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