这里通过--image_file指定了要分类的图片，图片如下。执行结果最后几行是分类的label和对应的打分，其中有一行显示airliner(score = 0.84250)，分数越高越准确，可见模型认为这个图片是一架客机。 图6 airliner 也可以不指定要分类的图片，默认将使用下面这张图片分类。 图7 熊猫 执行命令python

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进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或 自定义镜像 方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2

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业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

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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 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的

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获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String

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获取语音训练任务审核结果 功能介绍 获取语音训练任务审核结果。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}/audit-result 表1 路径参数 参数 是否必选

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环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，

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killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。

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于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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修改结果处理图元 智能填单流程的结果处理图元中，涉及到两个调用LODAP的部分，改部分需要客户提供LODAP入参、出参格式，由业务人员提前进行配置。 结果处理图元是复合图元，详情请参见《20-AICC-机器人管理配置指南》中“复合图元”章节内容。请根据实际需求，修改对应配置。 单

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威胁检测的范围， 威胁检测服务 会忽略白名单中IP地址的活动并对情报中IP地址的活动生成告警结果。 跨服务联动响应 为满足等保合规要求，支持将检测结果存储至 对象存储服务 （OBS）。 支持将检测结果向上同步至态势感知（SA）形成可视化运营，作为SA的重要能力输入，进行后续关联的安全运营动作。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业

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创建。等审批方审批完后，就可以执行任务。 注意：选择的数据集中需要有样本id列，后面预测需要使用。 图2 新建作业 等待参与方审批，当参与方单击“同意”后，就可以执行任务了。 图3 审批详情 父主题： 实时预测

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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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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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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