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华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 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，将来自：百科
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华为云ModelArts训练作业介绍 华为云ModelArts训练作业介绍 时间：2020-11-27 11:06:07 本视频主要为您介绍华为云ModelArts训练作业的操作教程指导。 步骤： 准备数据 创建训练作业 保存训练参数 创建TensorBoard 华为云 面向未来的智能世界，数字来自：百科![]()
全 立即购买 ④加速访问方案 场景需求 1、数字资产主要以数字图片，3D模型，视频等形式为主，由于图片，3D模型，视频等藏品从十几KB到几MB不等，大量发行时需要大量存储空间 2、在通过APP浏览或者下载3D模型，视频等藏品时，会出现卡顿，体验不佳 方案描述 通过华为云内容分发网来自：专题![]()
云渲染 云渲染 云渲染(rendering) 即将3D程序放在远程的服务器中渲染，用户终端通过 Web 软件或者直接在本地的3D程序中点击一个“云渲染”按钮并借助高速 互联网接入 访问资源，指令从用户终端中发出，服务器根据指令执行对应的渲染任务，而渲染结果画面则被传送回用户终端中加以显示。来自：专题![]()
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo来自：百科![]()
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快速入门MindSpore可视化调试调优，优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提： 1.运行训练脚本，查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.来自：百科![]()
实现工业软件正版化和国产替代。 3D协同设计 新迪天工CAD 产品介绍 新迪天工CAD：一款助力企业数字化转型的3D协同设计软件 随着我国制造业的蓬勃发展，企业对于数字化转型的需求日益增长。为此，上海新迪数字技术有限公司推出了一款具有创新意义的3D协同设计软件——新迪天工CAD。来自：专题![]()
算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 产品优势 灵活多样 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GP来自：百科![]()
间进行人工智能的开发和部署。2. 支持全场景数据的处理：AI Studio支持非结构化数据、结构化数据和时序数据的端到端AI化处理，包括数据集成、数据清洗、数据标注、模型训练、模型优化和模型部署等环节。3. 提供多种功能模块：AI Studio提供了数据管理平台、人工智能平台、数来自：专题![]()
使用开发环境将本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。ModelArts支持使用PyCharm进行“混动”开发：“混动”开发表示代码开发和调试使用本地IDE，按需使用远程资源和环境调试和训练模型。通过“混动来自：专题![]()
DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 时间：2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校园创新大赛”是江苏省人工智能学会（JSAI）和华为终端云服务联合举办的面向高校学子的基于人工智能的高级别创新来自：百科![]()
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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。 实验摘要来自：百科![]()
华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。来自：百科![]()
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赖边缘、AI、渲染、5G的实时生产实时分发网络来支撑智能、实时、高质量的交互。 业务规模增长、创新增多带来资源诉求增多，成本压力随之增大 端云交互及3D渲染规模增大，带宽、渲染算例、AI算力、通用算力成本同比增高，媒体娱乐业务对结构化综合降成本的诉求越来越强烈。 人工智能逐渐作用来自：百科
