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云知识 使用ModelArts实现花卉图像分类 使用ModelArts实现花卉图像分类 时间：2020-12-02 11:24:42 本实验指导用户在华为云ModelArts平台使用flowers数据集对预置的模型进行重训练，快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求 使用户掌来自：百科'\"<>=，不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification（图像分类）、object_detection（物体检测）、predict_analysis（预测分析）等。 model_type：模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。 runt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：百科来自：百科
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elArts底层支持各种异构计算资源，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。来自：专题![]()
CPU、GPU、Ascend 310 SSD_VGG Caffe 在线服务 GPU 暂不支持 EfficientDet Tensorflow 在线服务 GPU CPU、GPU YOLOv5 Pytorch 在线服务 GPU CPU、GPU BERT TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend来自：专题![]()
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![]()
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![]()
华为云计算 云知识 AI全栈成长计划-AI进阶篇 AI全栈成长计划-AI进阶篇 时间：2020-12-11 09:40:52 本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程：AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发，正式入门AI代码开发！ 目标学员来自：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![]()
1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割 第5章来自：百科![]()
ModelArts 数据管理 是什么 ModelArts数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，可适用于各种AI项目，如计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等；数据管理同时提供数据筛选、来自：专题![]()
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能力。同时，该产品兼容底层X86/ARM，华为NPU/英伟达GPU等不同架构的服务器，并且兼容包括华为MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架。 Apulis AI Studio配套人工服务(H CS 版)的功能非常丰富。它包括数据管理平台、人工智能来自：专题![]()
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![]()
可以全面了解模型对不同数据特征的适应性，使得模型调优可以做到有的放矢。 当前模型评估功能覆盖图像分类、物体检测和图像语义分割三大场景，快来看看如何使用模型评估功能吧~ 图像分类 图像分类评估指标说明 指标名称 子参数 说明 精度评估 图像类别分布 不同类别图片数量的统计值。 混淆矩阵来自：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![]()
时间：2021-08-24 17:49:10 云小课 AI开发平台 对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得提前准备大量的数据，完成数据标注后，才能用于AI模型构建。 一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法来自：百科
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