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- tensorflow图像分类 内容精选 换一换
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【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,pytorch,tensorflow等。 2、组队规模:每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队,请在参赛前提前组队。 3、未满来自:百科创新挑战的平台。 参赛者基于华为云人工智能开发平台ModelArts,根据组委会提供的西安景点、美食、民俗、特产、工艺品等图像数据,进行图像分类模型的开发。大赛分为初赛、决赛,根据判分系统自动评分和大赛专家评审,综合选出优秀参赛团队。 大赛详细地址:https://competition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:专题模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS 桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选: 固定子目录名称,用于放置模型相关文件来自:专题
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本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练,快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络; 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试; 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。来自:百科
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