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 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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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 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B裸金属 服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展，但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更，您可以设置HSS重新学习服务器，校准HSS的应用进程情报数据，避免误报。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 主机安全服务”，进入主机安全平台界面。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小

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SSD本地盘，关机后仍然收费，如果停止计费，需删除 弹性云服务器 。 P1型 云服务器 配置了NVMe SSD本地盘，专为深度学习训练、HPC高性能计算等对存储I/O性能有极高要求的业务场景设计。本地盘与特定规格的云服务器绑定，不可单独购买，不可卸载并挂载到另一台云服务器上使用。 P1型云服务器配置的NVMe SSD本地盘有丢失数据的风险（比如NVMe

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云小课合集 云计算知识哪家强，云上小课来开讲！ 云图说合集 云图说系列，是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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esNet50 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： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。 收敛时间，即达到一定的收敛精度所需的时间。 吞吐量一般取决于服务器硬件（如更多、更大FLOPS处理能力的A

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、趴、跳、跑）、交互（救人、拾取、换弹）等操作，产生复杂的组合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型，然后在这个基础上修改，这很像普通软件的模板化开发，在一个

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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