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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科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(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則 3.來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過(guò)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片來(lái)自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
致欠費(fèi)。欠費(fèi)后資源會(huì)被凍結(jié)，您可以續(xù)費(fèi)后解凍資源，方可繼續(xù)正常使用。 注意： 在保留期進(jìn)行的續(xù)費(fèi)，是以原到期時(shí)間作為生效時(shí)間，您應(yīng)當(dāng)支付從進(jìn)入保留期開(kāi)始到續(xù)費(fèi)時(shí)的服務(wù)費(fèi)用。 包年/包月 包年/包月模式的資源到期后，就不可用。 計(jì)費(fèi)說(shuō)明常見(jiàn)問(wèn)題 計(jì)費(fèi)說(shuō)明常見(jiàn)問(wèn)題 如何查看ModelArts中正在收費(fèi)的作業(yè)？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
了解更多 模型訓(xùn)練常見(jiàn)問(wèn)題 本地導(dǎo)入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持導(dǎo)入本地開(kāi)發(fā)的算法，格式要求如下： 編程語(yǔ)言不限。 啟動(dòng)文件必須選擇以“.py”結(jié)尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過(guò)1024個(gè)。 文件總大小不超過(guò)5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲取？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，在該頁(yè)面填寫(xiě)訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線(xiàn)推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線(xiàn)推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)來(lái)自：百科![]()
模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)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(xué)習(xí)框架，提升算法開(kāi)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(xiàn)推理。 可生成在A(yíng)scend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(kāi)源來(lái)自：百科![]()
模型開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后，可進(jìn)行AI模型開(kāi)發(fā)。AI模型開(kāi)發(fā)的過(guò)程，稱(chēng)之為Modeling，一般包含兩個(gè)階段：開(kāi)發(fā)階段和實(shí)驗(yàn)階段。兩個(gè)過(guò)程可以相互轉(zhuǎn)換。如開(kāi)發(fā)階段代碼穩(wěn)定后，則會(huì)進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段，通過(guò)不斷嘗試調(diào)整超參來(lái)迭代模型；或在實(shí)驗(yàn)階段，有一個(gè)可以?xún)?yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會(huì)回到開(kāi)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
標(biāo)注大量數(shù)據(jù)。6. 提供模型管理和推理服務(wù)：AI Studio的模型工廠(chǎng)提供模型的管理中心，支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制和模型組合等功能。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，支持中心推理和邊緣推理，幫助企業(yè)統(tǒng)一管理、監(jiān)控和運(yùn)維推理服務(wù)。7. 提供可視化資源監(jiān)控和系統(tǒng)管理：AI來(lái)自：專(zhuān)題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿(mǎn)足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
景算力需求。 2023年5月21日，華為云西北渲染中心在慶陽(yáng)揭牌。 華為云西北渲染中心有哪些功能？ 主要功能 “華為云西北渲染節(jié)點(diǎn)落地慶陽(yáng)后，可以和華為云其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行算力協(xié)同，有效承載東部和西部的算力需求，盤(pán)活慶陽(yáng)云數(shù)據(jù)中心資源。”華為云首席戰(zhàn)略官王豐表示，未來(lái)，華為將立足慶陽(yáng)，來(lái)自：專(zhuān)題
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