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- 深度学习开发框架 内容精选 换一换
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1、新网络，其中算子未开发或发布； 2、原框架自定义算子，需要在新框架重新适配开发； 3、算子泛化不够，某些数据大小不支持。 在模型转换过程中出现了算子不支持的情况，例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己开发算子来提高计算性能，这时就需要进行自定义算子的开发了。来自：百科层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面来自：百科
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（按需发布版本）； l 研发运维一体化：运维和开发互相融合，高度协同，共担职责；自动监控，持续可视化反馈，并最终传导到开发团队；按需实时部署、配置热加载实时生效； l 使用自服务、敏捷的云化基础设施服务：基础设施以自服务的方式对开发团队提供。依赖底层云化基础设施的计算服务、存储服来自：百科![]()
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口供调用算子使用，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来自：百科![]()
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但，物联网AI 开发者的“痛”，你遇到过么？ 很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以来自：百科![]()
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个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学来自：专题
