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- 60分鐘入門深度學(xué)習(xí)工具pytorch 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI 人臉識(shí)別 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·AI人臉識(shí)別，本賽事適用于了解華為云的API、以及學(xué)習(xí)基于華為云進(jìn)行開發(fā)的初學(xué)者，目標(biāo)是為華為云的開發(fā)者提供一個(gè)了解華為云Open來自：百科
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AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題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。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云API入門學(xué)習(xí)賽探險(xiǎn)尋寶之旅 華為云API入門學(xué)習(xí)賽探險(xiǎn)尋寶之旅 時(shí)間：2020-12-09 14:32:54 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·探險(xiǎn)尋寶之旅是面向所有基于華為云的開發(fā)者的入門實(shí)戰(zhàn)賽。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商，在華為云上開放了2400+來自：百科![]()
本課程將會(huì)講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握?qǐng)D像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架來自：百科![]()
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。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。來自：百科![]()
自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科![]()
GaussDB (DWS)工具 GaussDB(DWS)工具 Gauss(DWS)是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。Gauss(DWS)提供包括連接工具、命令行工具、數(shù)據(jù)遷移工具等在內(nèi)的多種工具用于連接數(shù)據(jù)庫(kù)、遷移數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
架構(gòu)的服務(wù)器，可以靈活利用不同硬件資源進(jìn)行計(jì)算，提高計(jì)算效率。5. 兼容主流深度學(xué)習(xí)框架：Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，方便用戶使用自己熟悉的框架進(jìn)行開發(fā)和部署。綜上所述，Apulis AI來自：專題![]()
GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(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 推理加速型Pi2來自：百科![]()
通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來自：百科![]()
算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務(wù)器來自：百科![]()
圖解對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 功能概覽 OBS 常用工具 OBS常用工具 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（Object Storage Service，OBS）提供OBS Browser+、obsutil、obsfs等多種實(shí)用工具，滿足不同場(chǎng)景下數(shù)據(jù)遷移和 數(shù)據(jù)管理 需求。 您可以通過上述工具，輕松完成OBS資源管理，包括來自：專題![]()
ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 時(shí)間：2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)就采用一種很簡(jiǎn)單的單機(jī)服務(wù)，在一臺(tái)專用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，對(duì)外提供數(shù)據(jù)來自：百科![]()
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來自：專題![]()
。 立即購(gòu)買 管理控制臺(tái) 面向AI場(chǎng)景使用OBS+SFS Turbo的存儲(chǔ)加速實(shí)踐 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 近年來，AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中，AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮，AI應(yīng)用場(chǎng)景越來越多，有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史 零門檻入門數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史 時(shí)間：2021-01-08 11:34:17 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是因數(shù)據(jù)管理任務(wù)的需要，而產(chǎn)生數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。在數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷史中經(jīng)歷了三個(gè)階段。來自：百科
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