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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期 時(shí)間:2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體,組織鯤鵬賦能培訓(xùn),并輔以大賽為成果檢驗(yàn),訓(xùn)賽結(jié)合,以訓(xùn)促賽。本期為第一期。 【賽事簡(jiǎn)介】
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第二期 時(shí)間:2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第二期以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體,組織鯤鵬賦能培訓(xùn),并輔以大賽為成果檢驗(yàn),訓(xùn)賽結(jié)合,以訓(xùn)促賽。本期為第二期。
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  • 服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗
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    時(shí)間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型,并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí),框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序 更多內(nèi)容
  • 1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
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    DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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    算引擎由開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎:數(shù)據(jù)引擎,預(yù)處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理(如圖片過(guò)濾等),作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。
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    Turbo高性能,加速訓(xùn)練過(guò)程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng),無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS
    來(lái)自:專題
    通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1.了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn),了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu); 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺(tái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序; 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上
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    【鯤鵬開(kāi)發(fā)者比賽議程】 議程 時(shí)間安排 大賽報(bào)名時(shí)間 訓(xùn)練營(yíng)時(shí)段一:11月11日-11月20日中午12:00時(shí)段一報(bào)名截止(報(bào)名入口見(jiàn)頁(yè)面導(dǎo)航) 訓(xùn)練營(yíng)時(shí)段二:11月11日-11月27日晚12:00時(shí)段二報(bào)名截止 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營(yíng)授課(線上) 訓(xùn)練營(yíng)時(shí)段一:11月22日-11月2
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 怎么給網(wǎng)站或小程序添加電商外賣系統(tǒng) 怎么給網(wǎng)站或小程序添加電商外賣系統(tǒng) 時(shí)間:2020-12-28 14:56:33 許多個(gè)體或企業(yè)用戶需要在網(wǎng)頁(yè)做一個(gè)外賣點(diǎn)單的系統(tǒng),以華為云速建站為例,具體實(shí)現(xiàn)步驟如下: 云速建站營(yíng)銷吧和企業(yè)版網(wǎng)頁(yè)和小程序支持電商功能,可使用外賣點(diǎn)
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    效、可信開(kāi)發(fā)方面的作用,以滿足日益增長(zhǎng)的人才需求。 代碼大模型起源于深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)的交叉發(fā)展,其核心理念是通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)代碼邏輯、語(yǔ)法的智能理解與生成。自誕生之日起,代碼大模型在軟件研發(fā)領(lǐng)域取得了舉世矚目的成就。其優(yōu)勢(shì)在于能夠減輕開(kāi)發(fā)者
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    到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,從0開(kāi)始,通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò),學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競(jìng)爭(zhēng)策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過(guò)GPU分析場(chǎng)景特征(自己,視野內(nèi)隊(duì)友,敵人,小地圖等)輸入狀態(tài)信息(Learner)。
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    Store要求只有原生類APP才能通過(guò)審核上架,H5頁(yè)面的混合APP不允許上架。 小程序域名必須要支持HTTPS,因此需要安裝SSL證書(shū),否則無(wú)法預(yù)覽。 小程序涉及支付類的功能,無(wú)法通過(guò)預(yù)覽測(cè)試,此類功能只有在小程序上線后才生效。 收起 展開(kāi) 企業(yè)門戶模板相關(guān)注意事項(xiàng) 收起 展開(kāi) 購(gòu)買站點(diǎn)
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    服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功
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    -JPEGD模塊對(duì)JPEG格式的圖片進(jìn)行解碼,將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 -JPEG圖片處理完成后,需要用JPEGE編碼模塊對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行JPEG格式還原,用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當(dāng)輸入圖片格式為PNG時(shí),需要調(diào)用PNGD解碼
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    Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU,即Neural-network Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中,NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”,釋義是這樣的:
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    云知識(shí) Rust 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Rust 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間:2021-07-09 14:15:10 “Rust 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言”是一本介紹 Rust 的書(shū)。Rust 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言能幫助你編寫(xiě)更快、更可靠的軟件。 Rust 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言文檔手
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    【鯤鵬開(kāi)發(fā)者比賽議程】 議程 時(shí)間安排 大賽報(bào)名時(shí)間 訓(xùn)練營(yíng)一期:11月11日-11月20日中午12:00一期報(bào)名截止 訓(xùn)練營(yíng)二期:11月11日-11月27日晚12:00二期報(bào)名截止(報(bào)名入口見(jiàn)頁(yè)面導(dǎo)航) 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營(yíng)授課(線上) 訓(xùn)練營(yíng)一期:11月22日-11月29日(
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    夠構(gòu)建知識(shí)圖譜,提供訓(xùn)練和運(yùn)行環(huán)境,滿足各種數(shù)據(jù)處理需求。4. 模型訓(xùn)練和管理:平臺(tái)提供模型訓(xùn)練場(chǎng),支持交互式模型開(kāi)發(fā)和可視化建模,能夠?yàn)锳I開(kāi)發(fā)者提供在線的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境,方便模型訓(xùn)練和管理。5. 模型倉(cāng)庫(kù)和算法倉(cāng)庫(kù):模型倉(cāng)庫(kù)和算法倉(cāng)庫(kù)能夠統(tǒng)一管理所有訓(xùn)練任務(wù)生成的模型和算法,
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    1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
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