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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測步驟 內(nèi)容精選 換一換
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用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析,提煉出原始模型的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、權(quán)重參數(shù),再通過圖的表示法,由統(tǒng)一的中間圖(IR來自:百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測步驟 相關(guān)內(nèi)容
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環(huán)境的交互和試錯,學會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,主要包含如下步驟: 1、通過GPU分析場景特征(自己,視野內(nèi)隊友,敵人,小地圖等)輸入狀態(tài)信息(Learner)。 2、根據(jù)策略模型輸出預測的動作指令(Policy)。 3、通過CPU來自:專題
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測步驟 更多內(nèi)容
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部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
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