Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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工程结构 工程的主要目录结构如下： 图1 工程目录结构 Main.java 为函数的主入口，在main函数中需要配置三个参数：1.访问的函数名称 2.登录用户账户 3.登录用户密码 如图 args = new String[] {"WEB_CallSiteAPI","api","Change_Me"}，

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搭结构 提示词的结构需要尽可能直观，不要将指令、上下文、说明等内容放在一行输入，适当的换行将提示词的内容结构拆分体现出来。一个结构清晰的提示词输入，能够让模型更好地理解您的意图。 另外，上下文可以用'''xxx'''三引号区隔开，以防止指令冲突。在如下的闭卷问答任务中，文本中部分

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合约结构 AssemblyScript语言合约主要包括index.ts和contract.ts两个文件，其中index.ts为开发智能合约文件(contract.ts)依赖的合约SDK，合约涉及的业务相关开发仅在contract.ts文件，智能合约文件contract.ts需要根据实际业务进行开发。

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树形结构 刷新树形节点 获取根节点 获取所有父节点 获取父节点 获取子节点 批量移除实例的子节点 批量添加实例的子节点 父主题： 数据建模引擎

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CPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.13.0 本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。

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String 模型版本。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。

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model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放

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比度亮度增强、归一化等）、loss函数、优化器等参数，并支持用户自定义更多超参数，提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。

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默认展示当前租户保存的最近一次的模型路径探索。 表1 模型路径各功能区域说明 序列 功能区域 说明 1 图谱主视图 展示当前选择的模型路径视图。 单击画布中的实例节点或关系线，右上角弹窗展示相关信息。如需查看更多，单击查看所有参数信息。 2 模型路径选择框 支持切换展示不同的模型路径视图。模型路径状态说明如下：

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查看关系实体元模型详情 概述 应用元模型支持用户通过信息架构图进行模型实例关系管理，单击关系连线，可在关系列表查看关系模型详情。 前提条件 已创建实体元模型关系，具体请参见新增实体元模型关系。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击

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caffemodel”格式的模型在“导入（转换）”过程中，华为HiLens平台会自动将模型转换为“.om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。

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g代码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine

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数据结构 NFT MintResp IdentityInfo Metadata Property ID BatchMintData ParentInfo CopyrightParams UploadResourceResult 父主题： Java

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升级成功 install_failed：边缘节点安装失败 upgrade_failed：边缘节点升级失败 upgrade_failed_rollback_success：边缘节点升级失败回滚成功 upgrade_failed_rollback_failed：边缘节点升级失败回滚失败

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ShareTlsInfo结构体 参数名 类型 描述 caCertpath std::string Ca根证书路径，最大长度256 clientCertpath std::string 客户端证书路径，最大长度256 verifyMode ShareClientTlsVerifyMode枚举类型

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LogLevel结构体 枚举值 对应值 描述 IDEA_LEVEL_ERROR 0 错误级别 IDEA_LEVEL_WARNING 1 警告级别 IDEA_LEVEL_INFO 2 信息级别 IDEA_LEVEL_DEBUG 3 调试级别 父主题： 结构体描述

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AutoscalerRule Basic.KeyValuePair Basic.Label Basic.LabelSelector Basic.NameAndSecretValue Basic.NameKeyPair Basic.NameValuePair CCE.Addon.AutoScaler

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