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直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經網絡計算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經網絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經網絡模型已經通過GPU或者其它類型神經網絡芯片做過訓練。來自:百科準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識別并預警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高來自:百科
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個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學來自:專題華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構特點對比 數(shù)據(jù)庫架構特點對比 時間:2021-07-01 10:14:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 常見的幾種數(shù)據(jù)庫架構的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據(jù)一致性及可擴展性幾個特點進行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫介紹來自:百科
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