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    教融合,華為聯(lián)合華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴,舉辦2019華為中國(guó)區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題,參賽選手在華為線(xiàn)上AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。
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    r)同時(shí)執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時(shí)間。而憑借競(jìng)享實(shí)例的強(qiáng)勁性能(全系C類(lèi)型)該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類(lèi)玩家打10萬(wàn)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(xiàn)程作為一個(gè)AI玩家,用于測(cè)試策略的執(zhí)行效果
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    ,并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中,訂閱物體檢測(cè)YOLOv3_ResNet18算法,根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法,創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas
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