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工具包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。来自：百科来自：百科
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用，为上层深度学习中各种框架或者应用提供了加速的同时尽量避免了开发昇腾AI处理器底层的适配代码。 2、如果在神经网络模型构造中，出现了新的算子，这时TBE中提供的标准算子库无法满足开发需求。此时需要通过TBE语言进行自定义算子开发，这种开发方式和GPU上利用CUDA C++的方式来自：百科![]()
placeholder(shape,name="data",dtype=input_dtype) tvm.placeholder()是TVM框架的API，用来为算子执行时接收的数据占位，通俗理解与C语言中%d、%s一样，返回的是一个Tensor对象，上例中使用data表示；入参为shape，name，dtype来自：百科![]()
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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，来自：专题![]()
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