模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发效率及训练性能，Mo

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、 自然语言处理 理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。使您具备企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程师、自然语言处理开发工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容

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算子编译函数的声明如下所示：其中：BuildTeBinxx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op：目标算子模型，适配昇腾AI处理器的离线模型的算子数据结构，保存算子信息，Operator类的详细描述请参见GE API参考中的Operator类接口。te_bin_info：存储自定义算子二进制文件路径、算子描述文件路径以及DDK的版本信

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对算子代码进行编译，生成算子的二进制文件及算子描述文件。在$HOME/tools/che/ddk/ddk/ddk_info文件中查看DDK版本号。如图1所示，VERSION字段即为当前DDK版本。在customop_te/operator目录下执行如下命令进入python交互模式。pythonpython在python交互模式下依次执行如

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框架管理器（Framework）提供REGISTER_CUSTOM_OP宏，按照指定的算子名称完成算子的注册。自定义算子的注册代码如下所示：其中：REGISTER_CUSTOM_OP：注册自定义算子，"test_layer"作为离线模型文件中的算子名称，可以任意命名但不能和已有的算子命名冲突。FrameworkType：不同框架的算子参数

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对于用户新开发的自定义算子，需要自定义实现解析算子中属性的函数，将原始模型中的算子属性定义转换为适配昇腾AI处理器的离线模型中的算子属性定义。如果用户重写昇腾AI处理器内置算子，则此步骤跳过，插件会自动实现对内置算子的解析。算子解析函数的声明如下所示：ParseParamsxx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op_origin：源算

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算子服务 服务分布： 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 data-wrangling 10.190.x.x 10.190.x.x /app/dt/data-wrangling 8085 安装算子服务 修改配置文件application-dev.yml 修改stdms

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创建算子 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。 选择“算子管理”页签，单击“新建算子”。 图1 新建算子 表1 新建算子参数说明 参数 说明 名称 算子名称，不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述 算子内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*<

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算子操作 查看算子 上传/下载自定义算子 编写自定义算子 自定义算子代码模板和规范 父主题： ML Studio

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算子管理 算子市场介绍 发布算子 官方算子一览

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华为HiLens支持自行开发算子吗？ 可以根据海思相应的技术文档自行开发算子，但是过程较为复杂，华为HiLens不提供开发算子相关的技术支撑，建议开发者使用已支持的算子进行技能开发。 父主题： 算法类问题

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台

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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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深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称Op）。在Caffe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（Convolution Layer）中的卷积算法，是一个算子；全连接层（Fully-connected Layer， FC layer）中的权值求和过程，是一个算子。下面介绍算子中常用的基本概念。

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test_df) 抽象算子的过程，需要关注如下内容： 算子输入：即方法的入参，需要在JupyterLab中暴露给用户。 算子输出：算子执行完成后，如果需要渲染执行结果，可以调用“naie.common.display”中的“display”方法，具体请参考使用display方法渲染算子输出内容。

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框架管理器（Framework）提供REGISTER_CUSTOM_OP宏，按照指定的算子名称完成算子的注册。自定义算子的注册代码如下所示：其中：REGISTER_CUSTOM_OP：注册自定义算子，"test_layer"作为离线模型文件中的算子名称，可以任意命名但不能和已有的算子命名冲突。FrameworkType：不同框架的算子参数

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在浅蓝色背景区域内，右键单击，从下拉框中选择“注册为算子”。 弹出“注册为算子”，如图2所示。 图2 注册为算子 “注册为算子”对话框参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 说明 算子组ID 从下拉框中选择之前创建的算子组。 如果手工填入系统中不存在的算子组ID，则系统会自动创建此算子组。 算子ID 自定义输入，需要在算子组内，保持唯一。

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算子管理 表1 算子管理权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询算子列表 GET /v1.0/{project_id}/data/processors octopus:dataProcessors:list

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更新算子 功能介绍 更新算子 URI PUT /v1.0/{project_id}/data/processors/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 Long 算子ID

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