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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.来自：百科
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rviceComb微服务引擎。 提供配套的微服务开发工具，如：本地轻量化服务中心、远程调试工具、密钥生成工具、本地轻量化微服务引擎、Eclipse ServiceStage插件。 兼容主流微服务开源框架 微服务引擎为Spring Cloud应用提供了非常简单的接入方式，开发者只需来自：百科![]()
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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，来自：百科![]()
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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来自：百科![]()
Cloud，提供全场景能力。支持Java、Go、PHP、Node.js和Python等多种主流语言，也可以引入您自己的语言、开发框架和运行时环境 敏捷高效 集成Eclipse、IDEA、Maven等多种工具生态，支持线下开发环境和线上云环境的无缝集成 企业级 华为核心业务Cloud Native转型基础支撑来自：百科![]()
客户端所在的服务器已安装JDK1.8以上版本和开发工具（本文档以安装Eclipse为例），下载jedis客户端（单击此处直接下载jar包）。 本文档下载的开发工具和客户端仅为示例，您可以选择其它类型的工具和客户端。 实施步骤 在服务器上运行Eclipse，单击“File > New Project”创来自：百科![]()
2、在E CS 上安装JDK1.8以上版本和Eclipse，下载jedis客户端（点此处直接下载jar包）。 3、已购买分布式缓存Redis缓存实例且和ECS选择相同虚拟私有云、子网以及安全组。 操作步骤 1、在ECS上运行Eclipse，创建一个java工程，为示例代码分别创建一来自：专题![]()
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。来自：百科![]()
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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来自：百科![]()
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，模型转来自：百科![]()
ta和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。 了解详情 云容器引擎-入门指引 本文旨在帮助您了解云容器引擎（Cloud Container来自：专题![]()
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。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号来自：百科
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