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- 神經網絡和深度學習 內容精選 換一換
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實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā)，通過該實驗了解將神經網絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：百科
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別速度在業(yè)內處于領先地位。 多種識別模式 支持多種實時語音轉寫模式，如流式識別、連續(xù)識別和實時識別模式，靈活適應不同應用場景。 定制化服務 可定制特定垂直領域的語言層模型，可識別更多專有詞匯和行業(yè)術語，進一步提高識別準確率。 語音識別 語音識別服務可以實現1分鐘以內、不超過4MB來自：百科圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學習和大數據，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術?；?span style='color:#C7000B'>深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容，打造智能化業(yè)務系統(tǒng)，提升業(yè)務效率。來自：百科
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通過TBE進行算子開發(fā)的方式有兩種：特定域語言開發(fā)（DSL開發(fā)）和TVM原語開發(fā)（TIK開發(fā)）。DSL開發(fā)相對簡單，適用于入門級的開發(fā)者。其特點是TBE工具提供自動優(yōu)化機制，給出較優(yōu)的調度流程，開發(fā)者僅需要了解神經網絡和TBEDSL相關知識，便可指定目標生成代碼，進一步被編譯成專用來自：百科![]()
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線模型中，推理計算時可以使用量化后的權重和偏置對輸入數據進行計算，而校準集用于在量化過程中訓練量化參數，保證量化精度。如果不需要量化，則直接進行離線模型編譯生成離線模型。 量化方式分為數據偏移量化和無偏移量化，需要輸出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）兩個參數。在數據來自：百科![]()
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時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經網絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經網絡執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經網絡執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科![]()
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