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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)的全日制专科、本科、研究生等皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛,建议赛队成员可预先在图像感知,物体检测方面了解基本知识,熟悉基本深度学习框架如caffe, tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS;另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训来自: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、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件、公众话题导向,进行话题发现、趋势发现等。多维度分析公众情绪、热点、趋势、传播途径等,及时全面的掌握话题动态。 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件、公众话题导向,进行来自:专题
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