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- tensorflow人臉檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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。 2.技能市場(chǎng) 技能市場(chǎng)預(yù)置了豐富了AI技能：人形檢測(cè)、人臉檢測(cè)、 人臉識(shí)別 、人臉屬性檢測(cè)、客流統(tǒng)計(jì)、疲勞駕駛、異常聲音檢測(cè)（例如哭聲檢測(cè)）、車(chē)牌識(shí)別，且后續(xù)將繼續(xù)增加其他技能。普通用戶(hù)可自行挑選并訂購(gòu)所需技能，一鍵安裝到端側(cè)即可使用各種AI技能。開(kāi)發(fā)者也可自定義開(kāi)發(fā)技能并發(fā)布到技能市場(chǎng)。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)界主流AI開(kāi)發(fā)框架 業(yè)界主流AI開(kāi)發(fā)框架 時(shí)間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來(lái)自：百科服務(wù)提供的應(yīng)用程序接口功能明確，簡(jiǎn)單易用；配套文檔描述詳細(xì)，方便客戶(hù)使用與集成。 應(yīng)用場(chǎng)景 身份驗(yàn)證 使用人臉檢測(cè)與比對(duì)功能，可進(jìn)行身份核實(shí)，適用于機(jī)場(chǎng)、海關(guān)等人證合一驗(yàn)證場(chǎng)景。 電子考勤 人臉檢測(cè)及比對(duì)功能適用于客戶(hù)企業(yè)對(duì)員工進(jìn)行電子考勤，也可協(xié)助企業(yè)客戶(hù)做安防監(jiān)控。 軌跡分析 人臉?biāo)阉鞣?來(lái)自：百科
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來(lái)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(lái)自：百科![]()
利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理、分析和理解，進(jìn)行身份識(shí)別的一種智能服務(wù)。 身份驗(yàn)證 使用人臉檢測(cè)與比對(duì)功能，可進(jìn)行身份核實(shí)，適用于機(jī)場(chǎng)、海關(guān)等人證合一驗(yàn)證場(chǎng)景。 圖1身份驗(yàn)證 電子考勤 人臉檢測(cè)及比對(duì)功能適用于客戶(hù)企業(yè)對(duì)員工進(jìn)行電子考勤，也可協(xié)助企業(yè)客戶(hù)做安防監(jiān)控。 圖2電子考勤 軌跡分析來(lái)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(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)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(lái)自：百科![]()
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(lái)自：專(zhuān)題![]()
服務(wù)商簡(jiǎn)介 上?？妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司，是一家專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用的公司。公司自主研發(fā)的基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢測(cè)技術(shù)的CORSFACE人臉檢測(cè)檢測(cè)平臺(tái)，目前廣泛運(yùn)用在交通、邊檢、金融、酒店、街道等眾多領(lǐng)域或企事業(yè)單位。 商品鏈接：<<電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)>> 文中商品來(lái)自：云商店![]()
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(jiàn)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(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫(xiě)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(lèi)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(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來(lái)自：百科![]()
14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來(lái)自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)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(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來(lái)自：百科![]()
靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專(zhuān)屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿(mǎn)足自定義框架及算子需求。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科![]()
業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。 當(dāng)前人臉識(shí)別提供了以下子服務(wù)： 人臉檢測(cè) 人臉比對(duì) 人臉?biāo)阉?活體檢測(cè) 華為云 面向未來(lái)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云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)來(lái)自：百科![]()
ta和AI場(chǎng)景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門(mén)指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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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(lái)自：專(zhuān)題
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