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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type”必填参数。 输出参数：包含“响应内容”、“access_token”参数。 人像动漫化 输入参数：包含“content-type”、“图片地址”、“图片base64”选填参数，“access_token”必填参数。 输出参数：包含“响应内容”、“image”参数。 父主题：

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type”必填参数。 输出参数：包含“响应内容”、“access_token”参数。 人像动漫化 输入参数：包含“content-type”、“图片地址”、“图片base64”选填参数，“access_token”必填参数。 输出参数：包含“响应内容”、“image”参数。 父主题：

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用户可以单击“查看制作任务列表”，进入分身数字人定制任务列表页面，如图3所示。 图3 任务列表 单击任务所在行的“查看详情”，进入“定制任务详情”页面，如图4所示。 查看分身数字人定制任务审核进展，当前状态为“系统审核中”。数字人定制任务提交成功后，需要等待1天左右的时间审核。 图4 定制任务详情 审核通过后，任务状态变更为“算法训练中”，如图5所示。

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视频中的虚拟数字人形象，是基于真人风格化后的形象，如图2所示。需客户自己准备形象，并生成其动作和说话视频。 背景替换 分身数字人是否支持更换背景。 包含如下选项，请根据实际情况选择： 抠除拍摄背景：分身数字人支持更换背景。 保留拍摄背景：分身数字人使用拍摄时的原背景，不支持更换背景。 如果勾选“抠除拍摄背景”，制作分身数字人视频时，可以替换背景。

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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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from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 图12 循环任务设置1 图13 循环任务设置2 报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑

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企业智慧屏是否具备美颜功能？ 企业智慧屏产品团队有专业的音视频积累技术，对摄像头的成像进行深度的优化处理，让色彩更艳丽，人像更清晰，作为专业的视频摄像头，不提类似网络直播摄像头那样单独的美颜功能。 父主题： 摄像头

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2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与

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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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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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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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"import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" 如下图返回True即为成功 图1 验证成功 父主题： DevServer资源使用

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的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一些图片用于训练，但是其质量难以保证，有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求；图片也可能有部分损坏，造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此，数据校验非常重要

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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