/sse2neon-master/SSE2NEON.h./sse2neon-master/sse2neon.h cp./sse2neon-master/sse2neon.h./smartdenovo/ 3)修改smartdenovo编译参数。 Makefile中通过编译选项配置支持SSE3，但是ARM版本的

查看更多 →

vmlaq_lane_f32(SUMM, YY[0], vget_low_f32(XX[0]), 0); ^ celt/arm/celt_neon_intr.c:139:14: error: incompatible types when initializing type ‘float32x4_t’

查看更多 →

com/jratcliff63367/sse2neon/archive/master.zip unzip master.zip mv./sse2neon-master/SSE2NEON.h./sse2neon-master/sse2neon.h cp./sse2neon-master/sse2neon.h./wtdbg2/

查看更多 →

master.zip mv./sse2neon-master/SSE2NEON.h./sse2neon-master/sse2neon.h cp./sse2neon-master/sse2neon.h./vendor/spoa/src/ 6)引入“sse2neon.h”头文件。 修改“./v

查看更多 →

2）下载“sse2neon.h”文件。 wget https://github.com/jratcliff63367/sse2neon/archive/master.zip unzip master.zip mv./sse2neon-master/SSE2NEON.h./sse2neon-master/sse2neon

查看更多 →

CPU、GPU、Ascend 310 SSD_VGG Caffe 在线服务 GPU 暂不支持 EfficientDet Tensorflow 在线服务 GPU CPU、GPU YOLOv5 Pytorch 在线服务 GPU CPU、GPU BERT TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend

查看更多 →

有哪些；了解Pytorch的特点；了解TensorFlow的特点；区别TensorFlow 1.X与2.X版本；掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块；掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。 课程大纲 1. 深度学习开发框架简介 2. TensorFlow2基础 3.

查看更多 →

华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间：2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架，TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib

查看更多 →

Kit创建系统性能分析以及函数分析任务。 2.使用鲲鹏的NEON指令来提升矩阵乘法执行效率。 实验摘要 1.准备环境 2.工具安装 3.一维矩阵运算热点函数检测优化 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=444为准。

查看更多 →

Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行

查看更多 →

编译和安装 编译Minimap2。 由于鲲鹏是兼容ARM v8 64位指令集，因此编译方式如下： cd minimap2/ make arm_neon=1 aarch64=1 4.运行和验证 查看minimap2的版本信息。 cd/usr/local/src/minimap2 ./minimap2--v

查看更多 →

GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 、 自然语言处理 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2

查看更多 →

GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，

查看更多 →

了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用

查看更多 →

ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。

查看更多 →

GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co

查看更多 →

在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。

查看更多 →

模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。

查看更多 →

模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转

查看更多 →

灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts

查看更多 →

华为云计算 云知识 AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 时间：2020-12-08 09:26:40 AI开发平台 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按

查看更多 →