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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：百科来自：百科
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名称、类型、默认值、约束等，具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-来自：专题![]()
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要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务来自：百科![]()
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训练框架。 AI容器通过拓扑亲和性调度，调度任务时将GPU间网络和存储状态也考虑在内，保证GPU间高速通信，从而提升线性加速比，目前32卡GPU线性加速比为0.97+，比友商提升50%。 AI容器支持多种算力，包括昇腾算力，相比传统GPU算力提升30%。 通过使用AI容器，华为云在DAWN来自：百科![]()
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