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ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的,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:專題而華為云學(xué)院潛心打磨的這門《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》,可以說(shuō)完美解決了 AI開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)的問(wèn)題,助力AI開(kāi)發(fā)者越走越遠(yuǎn)! 你也想抓住歷史的機(jī)遇、成為AI開(kāi)發(fā)者的一員嗎? 2020年不可錯(cuò)過(guò)的普惠AI課程——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》快來(lái)加入吧! →點(diǎn)擊直達(dá)華為云學(xué)院,get更多新技能! 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以課程詳情頁(yè)信息為準(zhǔn)。來(lái)自:百科
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駛技術(shù)! 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類算法對(duì)常見(jiàn)的生活垃圾圖片進(jìn)行分類。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式,帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi),選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿18歲的開(kāi)發(fā)者均可報(bào)名參加。來(lái)自:百科深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力,幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架,例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。來(lái)自:其他
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