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3、查询接口调用记录。 调测用例管理 为方便服务商在进行SaaS商品接入时，进行生产接口的调测并确保用例调测通过，服务商在“应用接入调试”页面对调测通过的用例进行保存添加后，可以在此页面进行用例的管理。 调测成功并保存的用例，在发布商品上架后，云市场会定期对商品对应的调测用例进行自动调测，若调来自：云商店
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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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华为云计算 云知识 云性能测试服务怎么样？ 云性能测试服务怎么样？ 时间：2020-11-16 10:51:04 以前，对于平台的负载能力的测试和判断，无论测试工具搭建的时间成本，还是采购成本都比较高的，而且只能对单个或少数软件进行测试，所购买的测试设备无法随着平台业务发展的需要来自：百科![]()
弹性扩容，支持备份与恢复，让数据更加安全；弹性伸缩，快速增加或减少云服务器数量。 灵活选择：与普通云服务器一样，P2vs型云服务器可以做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。来自：百科![]()
、设置网络访问策略；海量存储，弹性扩容，支持备份与恢复，让数据更加安全；弹性伸缩，快速增加或减少云服务器数量。 灵活选择：与普通云服务器一样，P2v型云服务器可以做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的来自：百科![]()
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。来自：专题![]()
络业务中的运维、效率和资源等各种问题 部署方式简单，省时高效 以DC PUE优化服务为例，仅需要在网管完成物理资源扩容和版本升级即可，部署简单高效 应用效果好 以DC冷冻水制冷控制优化场景为例，DC PUE优化服务在某数据中心应用，采用参数AI智能控制后，制冷能耗降低17% 最新文章来自：百科![]()
以方便灵活的进行定制化开发。 应用场景4：高精度资源调度 Volcano 在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例，配置“ps”和“worker”之间的亲和性，以及“ps”与“ps”之间的反亲和来自：专题![]()
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来自：百科![]()
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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，弹性扩容，支持备份与恢复，让数据更加安全；弹性伸缩，快速增加或减少云服务器数量。 灵活选择：与普通云服务器一样，P1型云服务器可以做到分钟级快速发放。用户可以根据业务规模灵活选择规格，后续将逐步支持1:2、1:4、1:8规格云服务器的创建。 优秀的超来自：百科![]()
ECC显存，带宽192GB/s 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 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来自：百科![]()
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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，并使用来自：专题
