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2、MindSpore开源AI框架在个人PC环境上的部署安装; 3、根据已有的MobileNetV2预训练模型+猫狗数据集进行模型重训; 4、初识MindSpore Lite工具链; 5、完成模型转换并部署到手机端侧,实现猫狗识别。 听众收益: 1、了解如何在个人PC上安装MindSpore; 2、使用MindSpore进行模型训练;来自:百科机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案来自:百科
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【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 时间:2021-07-06 15:57:56 AI开发平台 在训练模型后,用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据集上的平均损失,可以评估模型对未知数据的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准,不同的指标往往会导致不同的评判结果。来自:百科