检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
请问下，准备创建用于昇腾310在线服务推理的模型，目前看到可以使用昇腾模板，请问用这个模板创建的模型部署在线服务到310上后，环境中的CANN是什么版本的，因为我自己生成昇腾的推理模型文件时，需要使用与推理环境一致的CANN版本，如果版本不同，没法保证能够成功推理。补充内容：就是
的功能。 减少人工智能偏见 人工智能产品的主要挑战之一是它们的性能和可靠性在很大程度上取决于用于训练算法的数据。这意味着使用有偏差的数据训练算法将导致有偏差的性能，这可能会产生负面影响。人工智能偏见是人工智能系统部署中的一个重大问题。好消息是，有几个开源的人工智能工具可以在解决这个问题方面发挥关键作用。
【功能模块】MDC610 MindStuido 模型转换【操作步骤&问题现象】1、nanodet模型转换为om2、LeakyRelu、Transpose、Split、Slice、Cast、Resize这些算子没有识别。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
的类别。基于包含数据样本和相应标签的训练数据集构建分类模型。例如，假设我们要确定给定图像中包含的动物是猫还是狗，我们将构建一个训练数据集，其中包含两个类别：猫和狗。然后我们将根据可用的训练样本训练模型(训练阶段)，然后将训练后的模型用于推测模型未见过的图片属于猫或狗(测试或推理阶
分析，由AI大模型带来的AIGC产业规模正以50%以上的年复合增长率快速增长，在三年内就会超越千亿美金，带来巨大的商业机会。 从技术视角看，AI大模型技术还在进行着快速迭代。更大的模型规模，更长的序列，多模态，强思维这些都要求我们不断迭代和更新所依赖的基础大模型和领域模型。而从应
比如这里，原来是有3个文件的，各400M左右，加起来1个多G我都删掉了然后创建模型也是成功的，但大小减少了很多，从1.9G减少到511M.
2.6 双工机制与LTE一样，NR支持TDD和FDD传输。双工机制通常取决于频谱分配。在较低频率，频谱分配大多是对称的，这意味着选择FDD传输。在较高频率下，频谱分配通常是不对称的，这意味着需要选择TDD传输。此外，NR支持动态TDD，上行和下行分配随时间动态改变。这是对LTE的
2.7 帧结构NR帧结构遵循三个关键设计原则，以增强向前兼容性，并且减少不同功能之间的交互。第一个原则是传输自包含原则。一个时隙和一个波束中的数据可以独立解码，而不依赖于其他时隙和波束。这意味着在给定时隙和给定波束中已经包含解调数据所需的参考信号。第二个原则是时频集中传输原则。集
3.2.2 多普勒–时域多普勒–时域中的信道特性与频率–时延域完全类似。在这种情况下，信道在时间t上的变化由多径分量对应的多普勒频率fD决定。 （3-18）当在时域中对信道建模时，使用具有不同多普勒频率的不同波的总和。具有不同多普勒频率的主要原因是无线链路的任一端或两端正在移动，
3.2.3 方向域方向域与多普勒域直接相关： （3-21）其中l是速度v和波矢量kl之间的角度。方向信息可以从多普勒信息中的矢量k获得： （3-22）其中u是方向单位矢量。实际中，通过对三维空间信道样本进行傅里叶变换，可以获得相应的方向谱，如下面3.3.2.1节所述。方向扩展通常
2.4 物理信道承载高层（在物理层之上的各层）信息的时频资源被称为物理信道[1]。物理信道分为上行和下行两种：物理下行共享信道（Physical Downlink Shared CHannel，PDSCH），用于下行数据传输。物理下行控制信道（Physical Downlink Control
类似于PowerDesigner， 下载链接：https://dbdesigner.en.softonic.com/downloadhttps://dbdesigner.en.softonic.com/download优点： 轻量、GPL协议、功能相对完善、好用、存储文件格式为XML。
【功能模块】MindStudio模型转换（《基于CANN的深度学习实战》实验手册第13页）【操作步骤&问题现象】1、在root模式下2、根据实验手册，在MindStudio中进行模型转换，出现报错【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
我在自定义模型的时候，发现找不到.prototxt文件和权重.caffemodel文件只有一个.om的文件如下图3，但是在mind_studio中无法选择如下图4,还有 在选择模型的时候，需要安装用户对哪个文件具有写权限，
动化和人工智能的价值随着对人工智能基础设施（如工具链和平台）投入的增加，人工智能正在改变DevOps业务的面貌。开发人员越来越关注训练和验证模型、数据管道、云端与边缘的部署和测量。同时，数据和配置的综合管理需求也越来越迫切。Humble称：“交付周期是个关键问题。如果要训练模型、
之前在hilens上学习从modelart导入hilens，里面的案例是手势识别，他在压缩转换的过程中输入模型选择这个：但是我想用其他的模型进行转换，发现他的output没有frozen_graph和save_model，他的output如下：请问我应该选择哪一个呢？
【功能模块】MindSpore GPU环境 3090【操作步骤&问题现象】加载模型进行推理，图像分辨率在224时可以跑通，384时回报设备内存不足【截图信息】下图为报错的两个模型规格：【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
introduction支持用户在数十亿点数百亿边的复杂异构图上进行模型训练。可独立使用，也可配合TF/XDL相比文本、语音和图像领域的数据比较容易处理成欧式空间的Grid-like类型，适合现有的深度学习模型处理，图是一种非欧空间下的数据，并不能直接应用现有方法，需要专门设计的
半场的实战训练营，华为云EI布道师、华为云ModelArts核心开发者徐超老师围绕“使用自动学习功能快速构建花卉分类AI模型”、“使用Keras手动搭建VGG16卷积神经网络，训练猫狗分类模型”、“使用数据智能标注、模型训练和模型部署端到端模拟真实AI开发场景构建模型“几个项目，
png等待10~20分钟，GPU完成训练后会显示“运行成功”完成模型的创建。1587114643048005607.png点击模型管理-模型-导入1587115238070038148.png4、模型管理元模型来源选择“从训练中选择”，选择上一步训练得到的模型，点击立即创建。1587115381803015978
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
