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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开发算子代码 DWR算子开发运行依赖于FunctionGraph平台，本节将使用python开发一个下载OBS对象的算子，python使用详情参见Python函数开发指南。通过对该示例算子开发方式的说明，能够帮助算子开发者快速适应开发流程。通过本节将学到以下内容： 算子代码的入口结构

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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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SSD网络的PriorBox算子与Detection Ouptut算子模型转换时会自动融合，若用户自定义实现了SSD网络中的PriorBox算子，则无法自动融合导致模型转换失败，此时需要用户删除网络模型文件中的Detection Output层算子，然后在Engine编排流程中自定义后处理节点实现Detection Output算子的功能

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使用Notebook开发Ascend算子 概述 训练、推理场景下，使用第三方框架时遇到不支持的算子，需要自己开发；网络调优时，发现一些算子组合性能较低，需重新开发高性能算子替换低性能的算子，此时可以通过VS Code一键连接云上Notebook，使用云上资源，在VS Code端进行算子开发、调

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SSD网络的PriorBox算子与Detection Ouptut算子模型转换时会自动融合，若用户自定义实现了SSD网络中的PriorBox算子，则无法自动融合导致模型转换失败，此时需要用户删除网络模型文件中的Detection Output层算子，然后在Engine编排流程中自定义后处理节点实现Detection Output算子的功能

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习

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算子 ** Netezza语法 迁移后语法 1 V_Out := V_Out + v_J * ( v_N ** v_K ) ; 1 V_Out := V_Out + v_J * ( v_N ^ v_K ) ; NOTNULL and ISNULL Netezza语法 迁移后语法

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自定义算子、上传自定义算子和基于预置算子开发自定义算子等方式构建贴合业务需求的个性化算子，打通业务开发全流程。 图3 自定义算子开发 使用方式 在Notebook开发环境中创建基于MLS引擎的Notebook实例，在JupyterLab页面打开并使用。 MLStudio使用要求浏览器为Chrome，版本为81及以上。

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支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SDK两种方式，用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-

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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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mkdir $HOME/tools/projects$ mkdir $HOME/tools/projects/customop_te创建算子代码目录：mkdir $HOME/tools/projects/customop_te/operator创建算子插件代码目录：mkdir $HOME/tools/projects/customop_t

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mkdir $HOME/tools/projects$ mkdir $HOME/tools/projects/customop_te创建算子代码目录：mkdir $HOME/tools/projects/customop_te/operator创建算子插件代码目录：mkdir $HOME/tools/projects/customop_t

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