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- tensorflow身份核對(duì) 內(nèi)容精選 換一換
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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：百科來(lái)自：百科
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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
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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。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿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![]()
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：專題![]()
了解 語(yǔ)音識(shí)別 基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)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(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào)來(lái)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(lái)自：專題![]()
規(guī)格，按需購(gòu)買(mǎi)，減少資源浪費(fèi)。 提升企業(yè)管理效率 支持用戶本地身份中心和多種身份源的集成，實(shí)現(xiàn)組織、身份數(shù)據(jù)的一鍵同步；集中存儲(chǔ)全生命周期的用戶賬號(hào)和數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)用戶信息集中存儲(chǔ)、用戶各應(yīng)用賬號(hào)的集中管理。 應(yīng)用身份管理服務(wù)集成企業(yè)應(yīng)用 包含：使用OneAcceess用戶門(mén)戶登來(lái)自：專題![]()
的班級(jí)編碼或者教師姓名后，點(diǎn)擊右側(cè)【查詢】按鈕，會(huì)查詢到該班級(jí)，核對(duì)班級(jí)信息無(wú)誤后，點(diǎn)擊【加入】即可。 注：班級(jí)編碼由教師創(chuàng)建班級(jí)時(shí)命名。如有不詳，請(qǐng)咨詢班級(jí)教師。 圖 “輸入班級(jí)編碼或教師姓名”查詢班級(jí) 圖 核對(duì)班級(jí)信息無(wú)誤后加入班級(jí) 云市場(chǎng)商品 北京文華在線教育科技股份有限公司來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)制造業(yè)“課代表”，這家企業(yè)每臺(tái)設(shè)備都有一張“維保身份證” 傳統(tǒng)制造業(yè)“課代表”，這家企業(yè)每臺(tái)設(shè)備都有一張“維保身份證” 時(shí)間：2022-11-16 15:36:04 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 今年全國(guó)兩會(huì)上，有關(guān)制造業(yè)的話題熱度不減來(lái)自：云商店![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 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(kāi)發(fā)，通過(guò)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(guò)程和方法。來(lái)自：百科![]()
要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、MXNet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。例如，面向業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)的優(yōu)勢(shì)-對(duì)華為云的資源進(jìn)行精細(xì)訪問(wèn)控制 統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)的優(yōu)勢(shì)-對(duì)華為云的資源進(jìn)行精細(xì)訪問(wèn)控制 時(shí)間：2021-07-01 15:31:47 注冊(cè)華為云后，系統(tǒng)自動(dòng)創(chuàng)建賬號(hào)，賬號(hào)是資源的歸屬以及使用計(jì)費(fèi)的主體，對(duì)其所擁有的資源具有完全控制權(quán)限，可以訪問(wèn)華為云所有的云服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專門(mén)用來(lái)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語(yǔ)言文字引擎面向語(yǔ)音及其他領(lǐng)域，提供一些語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處來(lái)自：百科![]()
模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎，開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后來(lái)自：百科![]()
創(chuàng)建execution:輸入?yún)?shù) 行業(yè)AI大賽&培訓(xùn)專業(yè)服務(wù):服務(wù)概述 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 費(fèi)用賬單:場(chǎng)景示例：核對(duì)資源用量是否與實(shí)際相符 數(shù)據(jù)計(jì)算 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)通企業(yè)項(xiàng)目后，已經(jīng)賦予子賬號(hào)Allow_all權(quán)限，仍無(wú)法使用云服務(wù)器備份或裸金屬服務(wù)器創(chuàng)建鏡像怎么辦？ 費(fèi)用賬單:場(chǎng)景示例：核對(duì)資源用量是否與實(shí)際相符來(lái)自：云商店![]()
功能，均可以通過(guò)web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過(guò)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(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-15 14:41:32 網(wǎng)絡(luò)智能體（Network AI Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類(lèi)、重復(fù)性、復(fù)雜類(lèi)等問(wèn)題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn)，使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
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
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