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拷貝到內(nèi)存中;同時(shí)還申請(qǐng)運(yùn)行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源,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來自:百科的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度? ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時(shí)間,因此建議在圖片文字清晰的情況下,適當(dāng)壓縮圖片的大小,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),一般建議證件類的小圖(文字少)在來自:專題
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萬年。 圖1 人工智能應(yīng)用架構(gòu)圖 Learner:學(xué)習(xí)集群,一般是多個(gè)GPU顯卡組成訓(xùn)練集群 Actor:采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU,每個(gè)線程作為一個(gè)AI玩家,用于測(cè)試策略的執(zhí)行效果 Policy:Learner的輸出結(jié)果,游戲AI的策略 Reward:Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋,提供給Learner來自:專題AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語音識(shí)別 、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了來自:百科
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