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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用,整个深度神经网络应用一般包括四个引擎:数据引擎,预处理引擎,模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集(如MNIST数据集)和进行相应数据的处理(如图片过滤等),作为后续计算引擎的数据来源。来自:百科-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码,将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据,对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后,需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原,用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时,需要调用PNGD解码来自:百科
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Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU,即Neural-network Processing Unit,神经网络处理器。 在维基百科中,NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”,释义是这样的:来自:百科
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部署在AI1型服务器上执行的方法。 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。来自:百科