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- 神经网络权重初始化 内容精选 换一换
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时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。来自:百科时间:2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中,算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎(Tensor Boost Engine)作为算子的兵工厂,为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力,用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时,TBE对算子也提供来自:百科
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double 否 实例规格的权重。取值越高,单台实例满足计算力需求的能力越大,所需的实例数量越小。 取值范围:大于0 可以根据指定实例规格的计算力和集群单节点最低计算力得出权重值。 假设单节点最低计算力为8vcpu、60GB,则8vcpu、60GB的实例规格权重可设置为1,16vcpu、120GB的实例规格权重可设置为2来自:百科Boolean 后端云服务器的管理状态。 该字段为预留字段,暂未启用。默认为true。 weight 否 Integer 后端云服务器的权重,取值范围[0,100]。 权重为0的后端不再接受新的请求。默认为1。 响应消息 表4 响应参数 参数 参数类型 描述 member Member object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