使用Tensorflow训练神经网络 内容精选 换一换
  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如TensorflowCaffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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  • 使用昇腾弹性云服务器实现黑白图像上色应用(C++)

    该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(CaffeTensorFlow等)有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4. 了解

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    华为云计算 云知识 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间:2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。

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  • 神经网络基础

    目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员 3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员 课程目标 掌握神经网络基础理论。 课程大纲 第1章 深度学习预备知识 第2章 人工神经网络 第3章 深度前馈网络 第4章

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  • 使用Tensorflow训练神经网络 更多内容
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    音识别的实战演练,让使用者在了解 语音识别 基本的原理与实战的同时,更好的了解人工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络,并且熟悉整个处理流程,包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。

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    务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法,并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本,可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的算法不是基于常用框架,您可以选择使用自定义镜像创建训练作业。 训练作业常用文件路径是什么?

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    云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间:2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一,已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)

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  • ModelArts AI Gallery_市场_资产集市

    法,支持用户订阅使用,目前以公测形式开放,可免费订阅。 AI预置算法使用常见的CPU或GPU完成训练推理,其对应的样例指导请参见预置算法样例。Ascend芯片应用的操作样例,请参见Ascend应用样例。 算法 AI引擎 支持服务类型 训练使用的资源类型 部署使用的资源类型 ResNet_v1_50

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  • ModelArts模型训练_创建训练作业_如何创建训练作业

    到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 本章节介绍如何从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AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。 创建训练作业常见问题 创建训练作业常见问题 创建训练作业时提示“对象目录大小/数量超过限制”,如何解决?

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  • 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍

    3、通用业务执行引擎提供通用的神经网络推理能力。 在通用业务需求上,基于流程编排器定义对应的计算流程,然后由通用业务执行引擎进行具体的功能实现。L3应用使能层为各领域提供具有计算和处理能力的引擎,并可以直接使用下一层L2执行框架提供的框架调度能力,通过通用框架来生成相应的神经网络而实现具体的引擎功能。

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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

    otebook使用。 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AI引擎Pytorch训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如

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  • ModelArts

    边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 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。

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  • ModelArts分布式训练_分布式训练介绍_分布式调测

    了解详情 分布式训练代码示例 示例:创建DDP分布式训练PyTorch+GPU) 介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 了解详情 示例:创建DDP分布式训练PyTorch+NPU) 介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch

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  • 昇腾AI软件栈神经网络软件架构

    华为云计算 云知识 昇腾AI软件栈神经网络软件架构 昇腾AI软件栈神经网络软件架构 时间:2020-08-18 17:03:43 为完成一个神经网络应用的实现和执行,昇腾AI软件栈在深度学习框架到昇腾AI处理器之间架起了一座桥梁,为神经网络从原始模型,到中间计算图表征,再到独立执

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    ,DC PUE优化控制模型等),开发者可以基于模型训练服务,使用嵌入网络经验的训练平台输入数据,快速完成模型的开发和训练,形成精准的模型,用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练 NAIE训练平台预置多种预集成通信模型服务,Zero编码,让开发者无须A

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    像是黑白的,但在实际训练使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输

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  • AI引擎

    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,TensorFlowMXNetCaffe、Spark_Mllib

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  • 基于ModelArts实现人脸识别

    本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练,快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络; 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试; 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要

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  • AI技术领域课程--深度学习

    型。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章

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  • 什么是AI开发

    业界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意

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