高光谱tensorflow
社区干货
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... 也可以使用此方法来创建高性能的磁盘缓存。Dataset.shuffle() 会随机打乱我们的数据集。Dataset.prefetch() 会创建一个从数据集中预取 buffer\_size 大小的数据集。 ``` AUTOTUNE = tf.data...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 ...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
import tensorflow as tf # 假设我们有用户-物品评分矩阵,大小为[用户数, 物品数] user_item_matrix = tf.constant([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 2, 0], [0, 1, 4, 5], [1, 2, 3, 4]], dtype=tf.float32) # 使用深... 为学生提供高效的学习支持。# 二、AIGC技术在智能教学中的应用AIGC技术是指利用人工智能技术生成全新的、有价值的创意内容。在智能教学中,AIGC技术主要应用于以下几个方面:**自动化课件制作**:利用AIGC技术,...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 优先级越高。提交任务时仅支持部分档位,队列管理员可在任务列表(包含队列详情页的任务列表)中自由调整正在排队的自定义任务的优先级,除此之外还能为任务做资源预留以避免出现资源量小的任务频繁插队高优大资源量任...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑战。#### 存储侧存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:- 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存...
GPU推理服务性能优化之路
TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。