模型转换 在成功将pt模型文件导出为onnx模型文件后,接下来的关键步骤是使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onnx模型转换为TFLite(TensorFlow Lite)和DLC(Deep Learning Container)模型,以便在不同的平台上进行部署和推理。
场景三: 小明是一个充满好奇、喜欢拓展学习的好孩子,在数学实验课程学习中,他经常听见老师比较mathematica、matlab和python三种语言的区别,于是他就想,能不能用文心一言实现不同编程语言的转换呢? ·功能三:编程语言的相互转换 例:从Python编程语言转换为Java编程语言。
场景三: 小明是一个充满好奇、喜欢拓展学习的好孩子,在数学实验课程学习中,他经常听见老师比较mathematica、matlab和python三种语言的区别,于是他就想,能不能用文心一言实现不同编程语言的转换呢? ·功能三:编程语言的相互转换 例:从Python编程语言转换为Java编程语言。
无需关注 2013 未授权 检查授权文件是否按照集成文档正常使用 2014 人脸能力运行异常 请提交工单或者线下联系百度产研人员 2015 不支持的图像类型 请提交工单或者线下联系百度产研人员 2016 图像转换失败 检查摄像头分辨率,格式要求 %2==0 7.2 人脸实名认证接口(有源) 基于姓名、身份证号、当前SDK获取的人脸图片,与权威库进行对比,并得出比对分数,并基于此进行业务判断是否为同一人
分析业务需求 这里我们详细介绍下,在使用EasyDL平台之前首先需要分析业务需求。这一步主要将实际业务需求转换为模型设计,在声音分类场景中,首先需要明确的问题为 业务场景可能出现的全部声音类型有哪些? ,这里很多企业开发者往往会主要关注 业务场景中需要重点识别出的异常声音分类 ,而忽略了 正常的声音也是一种分类 。
有了优化后的模型,我们什么都不做改动,再次执行 infer.py(即模拟业务部署代码零改动),可以看到模型推理耗时大幅降低,只需要 3.54ms。 从而可以看出使用 AIAK-Inference 可以通过简单的脚本对模型进行透明优化,优化后的模型在推理效率上有大幅提升。 除了刚才演示的单个模型,AIAK-Inference 还在多个模型上验证了效果。
具体各个参数含义请参考blb官方文档,api参考下的 普通型blb接口 创建blb实例 使用以下代码可以创建blb实例: /** * Create an nat with the specified options. * * @param string $name * name of nat * * @param string $vpcId * id of vpc which nat created
注: forward first(默认行为)设置优先使用 forwarders DNS 服务器做域名解析,如果查询不到再使用本地 DNS 服务器做域名解析。 forward only 设置只使用 forwarders DNS 服务器做域名解析,如果查询不到则返回 DNS 客户端查询失败。
作业上下游需要跟作业属于同一个region,跨region会出现无法访问上下游的问题 产品不支持用户需要的数据存储类型,怎么办? 遇到这种问题,一方面可以提交工单告知您的需求,另一方面,可以先将您的数据转换到流计算支持的数据存储系统中,再进行流计算处理。
示例 示例原图: 转换为二次元动漫形象: https://doc.bce.baidu.com/bce-documentation/BOS/src_selfie_anime.jpg?