Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- tensorflow深度學習的案例 內容精選 換一換
-
- tensorflow深度學習的案例 相關內容
-
本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數字化來自：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科
- tensorflow深度學習的案例 更多內容
-
![]()
云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
本課程將會講解Python在數據分析、AI和圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數據分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架來自：百科![]()
(32G顯存)，在提供云服務器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2vs型 彈性云服務器 支持GPU NVLink技術，實現GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數據傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、來自：百科![]()
V100 GPU，在提供云服務器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2v型彈性云服務器支持GPU NVLink技術，實現GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數據傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、來自：百科![]()
模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 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芯片上運行的模型，實現高效端邊推理。 靈活 支持多種主來自：百科![]()
GaussDB (for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 時間：2021-06-17 17:09:10 數據庫 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、來自：百科![]()
調用接口前，您需要提前獲取到地區(qū)和終端節(jié)點，即下文中的Endpoint值。 最佳實踐 本實踐使用DRS的實時同步功能將本地Oracle數據庫實時遷移至華為云GaussDB。通過全量+增量同步，實現源數據庫Oracle和目標數據庫GaussDB的數據長期同步。 總體性能調優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調優(yōu)思路為性來自：專題![]()
，而不需要關心底層的技術。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經驗的AI開發(fā)者，提供便來自：專題![]()
通過遷移案例了解軟件遷移的思路和方法 課程大綱 第1章 加速庫遷移案例：ShengBTE 第2章 Maven構建遷移案例：Nifi 第3章 Python遷移案例：Pandas，OpenCV-Python 第4章 金融行業(yè)伙伴案例 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據給定的輸入做出判斷或預測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數據背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結得到研究對象的內在規(guī)律。 對數據進行分析，一般通過使用適當的統(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數據進來自：百科
- TF學習——TensorFlow：深度學習框架TensorFlow & TensorFlow-GPU的簡介、安裝詳細攻略
- 《MXNet深度學習實戰(zhàn)》—1.2.4 TensorFlow
- 基于TensorFlow的深度學習模型優(yōu)化策略
- 深度學習框架tensorflow——華為AI學習筆記16
- TensorFlow vs. PyTorch：深度學習框架之爭
- 深度學習框架（如：Pytorch、Tensorflow、Caffe...）
- 《深度學習：主流框架和編程實戰(zhàn)》——2TensorFlow深度學習框
- <深度學習入門與TensorFlow實踐> - 筆記 III
- <深度學習入門與TensorFlow實踐> - 筆記 I
- <深度學習入門與TensorFlow實踐> - 筆記 II