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- tensorflow云服務(wù)器 內(nèi)容精選 換一換
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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
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級(jí)訓(xùn)練場(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。 彈性云服務(wù)器 E CS 彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server）是一種可隨時(shí)自助獲取、可彈性伸縮的云服務(wù)器，幫助用戶(hù)打造可靠、安全、靈活、高效的應(yīng)用來(lái)自：百科KVM P2vs型彈性云服務(wù)器功能如下： 支持NVIDIA Tesla V100 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。來(lái)自：百科
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KVM P2v型彈性云服務(wù)器功能如下： 支持NVIDIA Tesla V100 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來(lái)自：百科![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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++） 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)與基本要求來(lái)自：百科![]()
功能，均可以通過(guò)web界面由用戶(hù)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ECS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(hù)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![]()
計(jì)算加速型P1型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 計(jì)算加速型P1型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 時(shí)間：2020-04-01 22:11:34 云服務(wù)器 P1型彈性云服務(wù)器采用NVIDIA Tesla P100 GPU，在提供云服務(wù)器靈活性的同時(shí)，提供優(yōu)質(zhì)性能體驗(yàn)和優(yōu)良的性?xún)r(jià)比。P1型彈性云服務(wù)器支持GPU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![]()
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![]()
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![]()
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(xiàn)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![]()
名稱(chēng) 類(lèi)型 必選 描述 instances_id Array of strings 是 云服務(wù)器ID。 instance_delete string 否 從伸縮組中移出實(shí)例時(shí),是否刪除云服務(wù)器。默認(rèn)為no;可選值為yes或no。只有action為REMOVE時(shí),這個(gè)字段才生效。 action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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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(zhuān)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
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