分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

查看更多 →

分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

查看更多 →

梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，

查看更多 →

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

查看更多 →

梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

查看更多 →

使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

查看更多 →

创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini 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

查看更多 →

梯度提升树分类特征重要性 概述 采用梯度提升树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_classify_model参数，表示直接根据数据集训练gbdt分类模型得到特征重要性

查看更多 →

梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

查看更多 →

BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证问题

查看更多 →

BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

查看更多 →

参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 梯度下降(grad) 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 自适应梯度(adagrad) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value)

查看更多 →

自动混合精度训练（充分发挥硬件计算能力） 动态超参调整技术（动态batch size、image size、momentum等） 模型梯度的自动融合、拆分 基于BP bubble自适应的计算，通信算子调度优化 分布式高性能通信库（nstack、HCCL） 分布式数据-模型混合并行 训练数据压缩、多级缓存

查看更多 →

试探请求都异常时才重新进入熔断状态。 连续失败梯度 连续失败是指接口失败进入熔断阶段，熔断结束后进入试探阶段，试探结束后接口依然失败，又进入熔断阶段，连续失败时熔断持续时间按照该梯度递增，试探阶段试探次数按照该梯度递减，比如如果梯度为0.1，初始熔断持续时间为10秒，试探次数为1

查看更多 →

试探请求都异常时才重新进入熔断状态。 连续失败梯度 连续失败是指接口失败进入熔断阶段，熔断结束后进入试探阶段，试探结束后接口依然失败，又进入熔断阶段，连续失败时熔断持续时间按照该梯度递增，试探阶段试探次数按照该梯度递减，比如如果梯度为0.1，初始熔断持续时间为10秒，试探次数为1

查看更多 →

行数估算过小，优化器选择走NestLoop导致性能下降 问题现象 查询语句执行慢，卡住无法返回结果。SQL语句的特点是2~3张表left join，然后通过SELECT查询结果，执行计划如下： 原因分析 优化器在选择执行计划时，对结果集评估较小，导致执行计划走了NestLoop，性能下降。

查看更多 →

。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度，对应每个梯度的指标配套对应的处理措施。对于敏感度或业务重要度的应用架构，可以新增一个提示级别的梯度。 相关云服务和工具： 云监控服务 CES 应用运维管理

查看更多 →

参数中文名 参数说明 gradient_accumulation_steps 梯度更新累积步数 使用累积梯度进行模型参数更新时，需要累计的步数。 learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型

查看更多 →

云商店客户服务商销售激励政策包括三种场景：华为云经销商业绩激励政策、云商店分成政策、伙伴运营基地政策。 销售激励政策详细说明 华为云经销商业绩激励政策：当客户绑定的bp账号与申请专属优惠/特殊商务的客户服务商账号一致时，享受该政策，激励详情可参考《2023年华为云合作伙伴销售激励政策（中国区）》、《

查看更多 →

* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

查看更多 →

* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

查看更多 →