深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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梯度压缩、卷积加速等技术，实现分布式训练系统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts在千级别资源规格多机多卡分布式环境下，典型模型ResNet50 在ImageNet数据集上实现加速比>0.8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标：

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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非量化模式下，Conv的输入和输出通道数建议采用16的整数倍。 量化模式下，Conv的输入和输出通道数建议采用32的整数倍。 量化模式下，多个Conv算子之间，建议少插入Pooling算子。 FC（FullConnection）算子 当网络存在FC算子，尽量使用多batch同时推理。 Concat算子

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置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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源数据引用变量名 修改源数据引用变量名，以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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创建通道 功能介绍 创建通道 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/blockchains/{blockchain_id}/channels

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删除通道 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname = "" #已存在的通道名称 配置好以上参数后，执行deleteStream_sample.py文件默认调用deleteStream_test方法，获取响应204删除成功。

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删除通道 通道删除后不再收取费用，也无法恢复，请谨慎操作。 使用注册账户登录DIS控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在左侧列表栏中选择“通道管理”。 在需要删除的通道中单击操作列的“删除”，弹出“删除DIS通道”对话框。 单击“确认”，删除选中的通道。 父主题：

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调试通道 用户在创建通道成功后 ，可在界面进行简单的上传和下载操作，验证通道的可用性。 通道分区状态为ACTIVE（可用）时，同时支持上传和下载。 通道分区状态为DELETED（删除中）时，仅支持下载，不支持上传。 使用注册账户登录DIS控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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如果测试结果为“测试连接失败！”，则检查第三方系统状态和通道参数配置，然后单击“测试连接”，直到连接成功为止。 编辑通道 在通道列表中，选择需要编辑的通道，单击“操作”列的“编辑”，在通道配置界面中，参考表1修改配置，单击“保存”，完成通道编辑。 删除通道 在通道列表中，选择需要删除的通道，单击“操作”列的“删除

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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创建通道 功能介绍 本接口用于创建通道。 创建通道时，需指定通道类型（普通、高级）、分区数量。 一个账号默认最多可以创建10个高级通道分区和50个普通通道分区，可提交工单增加配额。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/streams

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通道管理 创建通道 查询通道列表 删除指定通道 查看通道详情 修改分区数量 更新通道信息 添加权限策略 查询权限策略列表 父主题： API说明

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事件通道 事件通道概述 创建自定义事件通道 删除自定义事件通道 发布事件 事件轨迹 监控

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通道管理 通道为组织节点提供通信渠道。通过通道管理功能您可以创建通道或为已有通道添加组织节点等。 创建通道 登录 区块链 服务管理控制台。 在页面左侧选择“通道管理”。单击页面右上角“创建通道”。 创建通道个数上限：专业版2个、企业版4个、铂金版10个。 被邀请方创建的实例不支持创建通道。

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