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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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分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那来自：专题![]()
服务器或直接向源站抓取内容，然后再返还给用户。 DNS：是TCP/IP网络中的功能实体，通过该服务器，用户只通过域名就可以访问对应的服务器。在TCP/IP网络中域名与IP地址一一对应，域名便于记忆，但网络中的服务器间只能通过IP地址相互识别，域名和IP地址之间的转换称为域名解析，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![]()
如何给镜像设置环境变量？ 在Dockerfile中，可使用ENV 指令来设置环境变量，具体信息请参考Dockerfile指导。 如何通过docker镜像启动容器？ 由于保存后的镜像有entrypoint，如下图。且entrypoint中的内容不在镜像中预置，因此通过docker run 启来自：专题![]()
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另外，离线模型转换过程中，80%左右的问题，集中在算子不支持。 1、新网络，其中算子未开发或发布； 2、原框架自定义算子，需要在新框架重新适配开发； 3、算子泛化不够，某些数据大小不支持。 在模型转换过程中出现了算子不支持的情况，例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算来自：百科![]()
一项核心任务就是以最终资源利用率最优的目标从众多候选机器中挑出最合适的节点。 下图为Volcano scheduler调度流程，首先将API server中的Pod、PodGroup信息加载到scheduler cache中。Scheduler周期被称为session，每个sch来自：专题![]()
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![]()
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
