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

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配置IPD独立软件类项目工作项的标签 添加IPD独立软件类项目工作项的模块类型 添加IPD独立软件类项目工作项的工时类型 配置IPD独立软件类项目自动化卷积规则 配置IPD独立软件类项目的通知规则 查看IPD独立软件类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD独立软件类型项目需求

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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配置IPD自运营/云服务类项目工作项的标签 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的模块类型 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的工时类型 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 配置IPD自运营/云服务类项目的通知规则 查看IPD自运营/云服务类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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自定义状态流支持编辑或执行。用户可根据业务需要切换并执行不同状态流。 研发需求切换到自定义状态流，状态卷积规则会自动失效，只有当研发需求的所有类型工作项都执行系统状态流时，卷积规则才会恢复。 访问CodeArts Req服务首页。 进入项目中，单击“设置 > 工作项设置”。 在左侧导航中，选择“工作项管理

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、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。

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概要 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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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

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自定义状态流支持编辑或执行。用户可根据业务需要切换并执行不同状态流。 研发需求切换到自定义状态流，状态卷积规则会自动失效，只有当研发需求的所有类型工作项都执行系统状态流时，卷积规则才会恢复。 访问CodeArts Req服务首页。 进入项目中，单击“设置 > 工作项设置”。 在左侧导航中，选择“工作项管理

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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

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华为云成本中心提供共同成本分拆，支持CDN、Live按照 域名 流量进行成本分拆。 华为云CCE服务提供细化的按照Pod Level的成本分拆，并可以卷积到Workload，Service等各种标准K8S模型层级。 父主题： COST03 对成本进行分配

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在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。

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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捕获僵尸网络木马 威胁检测服务 创新的结合BERT思想将DNS分成Bigram、Segment、Position三个Channel，构造三通道CNN模型，对已知/未知DGA和隧道域名、扫描行为、挖矿行为进行检测。模型可对Linux.Ngioweb僵尸网络、SystemdMiner挖矿木

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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 本

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要重复开发，从而提升了开发效率，也保证了统计结果的一致性。 衍生指标 衍生指标是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠

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