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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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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![]()
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，弹性扩容，支持备份与恢复，让数据更加安全；弹性伸缩，快速增加或减少云服务器数量。 灵活选择：与普通云服来自：百科![]()
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，弹性扩容，支持备份与恢复，让数据更加安全；弹性伸缩，快速增加或减少云服务器数量。 灵活选择：与普通云服务器一样，P2v型云服务器可以做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用来自：百科![]()
云知识 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标来自：百科![]()
system('env | grep RANK') 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关来自：专题![]()
ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模来自：百科![]()
ModelArts概览与实验 ModelArts概览与实验 时间：2020-12-11 09:16:13 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。ModelArts一站式AI开发平台是华为公司研发的一款技术产品，提供全流程的AI开发服务，降低AI开发和使用门槛，实来自：百科![]()
一键创建容器集群，一站式部署和运维容器应用，无需再自行搭建容器运行环境，真正实现开箱即用 混合部署 支持虚拟机与裸金属服务器混合、支持GPU、NPU等异构节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境 支持虚拟机与裸金属服务器混合、支持GPU、NPU等异构节点的混合部署，基于高性能网络模来自：专题![]()
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器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备来自：百科![]()
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_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”。 runtime：模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关，当model_type设置为Imag来自：专题
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