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Keras、Darknet和Mxnet等多种主流深度学习计算框架,支持在线添加新的深度学习框架或更新现有深度学习框架的版本。单路i9
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支持服务器异常监控和报警;CUDA环境(CUDAToolkit,GPUDriver,CUDNN);深度学习框架(Tensorflow,pytorch);深度学习推理引擎(Tens
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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Keras、Darknet和Mxnet等多种主流深度学习计算框架,支持在线添加新的深度学习框架或更新现有深度学习框架的版本
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1软件运维服务变化检测AI样本丰富和模型优化内蒙古自治区25万个变化检测(图斑)样本制作工作;深度学习框架和最新的深度学习算法和利用多源变化样本训练迭代升级现有变化检测AI模型
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Win11/Centos8双操作系统;ROS运行环境,CUDA程序环境;集成多种深度学习框架,包括Pytorch、Caffe、TensorFlow等;提供配置主要具有容器引擎
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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深度学习推理引擎(TensorRT)、NVIDIADIGITS训练系统等5.提供深度学习框架:Tensorflow、PyTorch、caffe、Keras
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中标人可提供安装调试安装深度学习所需的cuda、Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架等安装服务,同时保障系统兼容性;保质期外按行业标准提供服务
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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Caffe、pytorch、PaddlePaddle、MXNet框架等主流深度学习框架;支持作物-环境信息采集模型、果实识别定位模型、病虫害检测模型的千张级
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安装深度学习所需的cuda、Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架,部署Docker环境,实现GPU虚拟化和多用户使用,有专业教材
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版本不低于linux-4.19.1254.算法性能:支持TensorFlow深度学习框架,支持Python运行环境,支持SQLite数据库5.通信能力
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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应用程序及硬件资源相互隔离,以容器的方式运行任务;用户按需申请深度学习环境,包括深度学习框架,网络模型,GPU及CPU资源;训练完成销毁运行环境
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安装深度学习所需的cuda、Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架,部署Docker环境,实现GPU虚拟化和多用户使用,有专业教材
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39.人工智能教学中心模块具体功能:(1)、平台须具备原创知识产权的深度学习框架:①该框架须兼容PyTorchAPI接口;②框架须支持数据计算API
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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提供Docker/NVIDIADocker容器平台:包括提供编程、运行、系统工具,系统函数库等完整深度学习框架应用软件镜像等;14、提供科学计算库:BLAS、ATLAS、LAPACK
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GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;(2).深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;(3)
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谷歌开发的深度学习库。Theano-运行于GPU的数学基础库。CNTK-微软搜索开发的深度学习框架。Keras-深度学习库包装层(对外提供统一调用,内部可使用不同的深度学习框架)
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不低于3年7*24小时电话支持服务;★11、提供部署Kubernetes集群堆栈,包括深度学习框架、机器学习库、Kubeflow平台、GangScheduling调度组件等服务
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版本不低于linux-4.19.1254.算法性能:支持TensorFlow深度学习框架,支持Python运行环境,支持SQLite数据库5.通信能力
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选装TensorFlow、Caffe、Pytorch、MXnet等深度学习框架。采购项:服务器品牌:思腾合力型号:IW4220-10GR成交总价
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安装深度学习所需的cuda、Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架,部署Docker环境,实现GPU虚拟化和多用户使用,有专业教材
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定位机器学习上层应用,免去客户编写代码的麻烦,快速开始深度学习任务的平台。软件基于容器基础,内置多种深度学习框架,兼具细粒度的权限管控,完善的数据与镜像的存储、隔离
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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模型部署发布、解译任务创建、解译结果输出展示等模块;提供pyTorch等深度学习框架;支持用户自定义网络模型;支持基于训练数据的网络参数调整和优化;支持GPU加速
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GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit11,GPUDriver;(2).深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等;(3)
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GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;(2).深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;(3)
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TensorFlow、MXNet、Caffe、OpenCV等主流深度学习框架生成的模型运行;应支持远程算法控制(启动、停止、重启)、数据配置(取流
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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安装深度学习所需的cuda、Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架,部署Docker环境,实现GPU虚拟化和多用户使用,有专业教材
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit11,GPUDriver;(2).深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等;(3)
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实现全万兆网络集群构建。集群:磁盘同步、用户同步、时间同步、统一作业调度、深度学习框架tesorflow、pytorch
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实现全万兆网络集群构建。集群:磁盘同步、用户同步、时间同步、统一作业调度、深度学习框架tesorflow、pytorch
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Pycharm(2)GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;(3)深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch
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Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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为教学、科研提供复杂的机器视觉深度学习系统,满足教学、科研的需要。1、该设备必须与深度学习框架软件、算力机柜、千兆数据交换系统、数据存储系统、稳压UPS电源配套
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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1.GPUCUDA编译环境:CUDAToolkit,GPUDriver;2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch,caffe等等;3
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带串口插口;550w或以上电源;英伟达专业级T系列8G显存容量独立显卡,通过ISV认证,支持CUDA等深度学习框架.配一台PHILIPS329P1H31.5英寸4k高清IPSType-C接口弹出式摄像头RJ
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带串口插口;550w或以上电源;英伟达专业级T系列8G显存容量独立显卡,通过ISV认证,支持CUDA等深度学习框架.配一台PHILIPS329P1H31.5英寸4k高清IPSType-C接口弹出式摄像头RJ