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- 深度學(xué)習(xí)并行運行模型 內(nèi)容精選 換一換
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B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù),進而大幅度降低查詢時延。來自:專題需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科
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優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代碼的前提下,在昇騰AI處理器上能發(fā)揮來自:百科于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來自:專題
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云知識 邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自:百科三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。 通過構(gòu)建物與物,物與空間,物與人等復(fù)雜關(guān)系,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的“上下文”中去理解。通過“IoT+資產(chǎn)模型”,在數(shù)字世界中構(gòu)建與物理世界準實時同步的數(shù)字孿生?;?span style='color:#C7000B'>模型抽象,為數(shù)據(jù)分析提供面向業(yè)務(wù)的接口封裝來自:百科云知識 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)來自:百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是來自:百科
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