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来自：百科云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow来自：百科
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云知识 华为AI开发框架MindSpore 华为AI开发框架MindSpore 时间：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述华为AI开发框架Mindspore。首先介绍Mindspore的结构以及设计 思路，接下来通过AI计算框架的来自：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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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。 L2执行框架层 L2执行框架层是框架调用能力和离线模型生成能力的封装，包含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器，L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能来自：百科![]()
深圳MES系统 深圳MES系统 聚焦行业化，深度专业化的MES系统，满足规上企业、中大型企业、专精特新企业所需的“一站式”数字化工厂解决方案。 聚焦行业化，深度专业化的MES系统，满足规上企业、中大型企业、专精特新企业所需的“一站式”数字化工厂解决方案。 欧软云MES立即购买 免费试用来自：专题![]()
华为云计算 云知识 AI基础课程--常用框架工具 AI基础课程--常用框架工具 时间：2020-12-16 09:46:51 Python作为目前最为流行的一种编程语言，拥有数十万的工具包，包含了非常多的领域，如：用于数据分析和计算的numpy、pandas； 数据可视化 工具matplotlib等。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 什么是数据治理组织架构框架 什么是数据治理组织架构框架 时间：2020-09-09 10:36:02 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团来自：百科![]()
华为云计算 云知识 框架管理器离线模型加载介绍 框架管理器离线模型加载介绍 时间：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中离线模型生成器完成离线模型生成后，由离线模型执行器将模型加载到运行管理器中，与昇腾AI处理器进行融合后，才可以进行推理计算，这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间：2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例，在深度学习框架下构造好相应的网络模型，并且训练好原始数据，再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等来自：百科![]()
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![]()
开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore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。 面来自：专题![]()
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![]()
自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。来自：百科
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