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ModelArts自定义镜像_自定义镜像简介_如何使用自定义镜像
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
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ModelArts分布式训练_分布式训练介绍_分布式调测
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。
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数字视觉预处理6个模块功能及架构介绍
-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码,将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据,对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后,需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原,用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时,需要调用PNGD解码
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基于ModelArts实现人脸识别
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计算加速型P2v型GPU加速型弹性云服务器规格及功能介绍
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ModelArts
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模型训练与平台部署(Mindspore-TF)
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模型转换及其常见问题
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AI开发平台ModelArts
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数字视觉预处理机制介绍
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学会这 5 个神仙函数,数据处理效率翻 3 倍!
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
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什么是图像识别
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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迪柯尼的数字神经系统
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深度学习概览
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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什么是内容审核
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什么是ModelArts