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学习过程经验分享 free01242022-07-01 09:52:16 回复 查看 经验交流
学习过程经验分享
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在多层神经网络变得越来越大、越来越复杂,需要大量计算资源来训练和评估。然而这些需求发生在目前这样一个尴尬的时刻,商业处理器性能增长日趋缓慢,亟需新硬件平台加速的背景下。通过新建 OCR 项目、数据预处理、训练模型、导出 TensorFlow 冻结图模型、测试模型、优化并部署模型使用Tensorflow 在CPU 和智能处理器DLP 上进行在线推理, 了解并掌握了如何使用Tensorflow编写光学字符识别应用处理,增加了对人工智能和Tensorflow使用的理解程度;了解了算子的概念并学会了智能编程语言的算子使用开发和优化,通过用智能编程语言实现EAST 网络中的Split+sub+concat 合并算子;通过在Tensorflow 中添加合并算子, 代替单算子, 掌握Tensorlfow 框架中添加合并算子的方法并优化性能;并能通过使用流式框架对任务进行离线部署, 在掌握离线应用基本开发技能的基础上, 进一步掌握基于流式框架的应用开发和部署方法,对神经网络在硬件加速上的使用过程和网络硬件原理有了更深入的了解,让我更加深入学习和了解到了神经网络的原理和构建过程。总而言之,这次学习,扩展了我对人工智能和硬件加速的理解。

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