工作流”中，参与模板分类的模型训练。 在“应用开发>训练分类器”页面，单击“添加已有模板”。 弹出添加已有模板对话框。 勾选模板，确认模板信息后，单击“确定”。 “应用开发>训练分类器”页面会显示新添加的模板。 训练分类器 单击“开始训练”。服务进入“应用开发>评估”页面，开始训

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。华为全球产业展望GIV2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu ADD gpu-demo /home/project/gpu-demo 其中ADD将gpu-demo工程拷贝到镜像的/home/project目录下，可以根据自己需要修改。 执行docker build -t tensorflow/tensorflow:v1

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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。 特征挖掘

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spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询ModelArts服务AK/SK并确保关联AK/SK到ModelArts服务，然后通过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果

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训练，自动识别图片所属模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 本章节提供一个票证类型的样例，帮助您快速熟悉使用 文字识别 套件中的多模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区、上传训练集，自动训练并生成模板分类器和文字识别模型，并将生成的模型部署为在

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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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带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。然而我国人工智能人才缺口很大，为了抓住这一历史机遇，加速构建人工智能人

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column_name。 scan_classifier：指定使用的分类器，支持指定email、creditcard、phonenumber、chinesename、encryptedcontent 5种分类器，多选可以用逗号分隔，或者使用all选中所有分类器。 返回值类型：record 示例请参见《特性指南》的“敏感数据发现”章节。

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图片作为测试图片。 “分类模式”：打开“分类模式”开关时，单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后，右侧会显示模板自动分类的结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。关闭“分类模式”开关时，默认评估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。 上传在线图片 单击“在

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column_name。 scan_classifier：指定使用的分类器，支持指定email、creditcard、phonenumber、chinesename、encryptedcontent 5种分类器，多选可以用逗号分隔，或者使用all选中所有分类器。 返回值类型：record 示例请参见《特性指南》的“敏感数据发现”章节。

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图片作为测试图片。 “分类模式”：打开“分类模式”开关时，单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后，右侧会显示模板自动分类的结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。关闭“分类模式”开关时，默认评估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。 上传在线图片 单击“在

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工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别

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在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“分类器列表”页签，选择多模板名称，单击操作列的“删除”。 弹出“确认删除”对话框。 图2 删除分类器 单击“确认”，删除分类器。 父主题： 多模板分类工作流

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4 缺陷修复过程可追溯 缺陷的发现和修复过程涉及大量测试和开发工作，CodeArts Defect从源头覆盖缺陷作业流中的所有数据，提供缺陷与用例、代码的端到端追溯能力，让缺陷从产生到闭环的每一步都有据可查。 商用 产品介绍 5 缺陷流程灵活自定义 CodeArts Defect提

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配置IPD独立软件类项目自动化卷积规则 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要启用或停用自动化规则，实现父子状态自动卷积流转或状态自动流转功能。规则一旦启用，该项目中所有工作项，所有用户均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD独立软件类项目，并在项目中拥有“自动化”权限。

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为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、精度benchmark、性能benchmark和profiling采集工具集成到同一个工具中，极大简化了用户的使用流程。建议在迁移过程中使用Tailor工具替代下面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见链接。

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作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 单击“创建分类器”。 进入“应用开发”页面，开始开发应用。 图2 创建分类器 填写基本信息 在“应用开发>上传模板图片”页面，输入多模板分类器的“名称”和“描述”。 图3 上传模板图片 然后上传模板图片，可选择新增模板配置，也可直接添加已有的模板配置。

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配置IPD系统设备类项目工作项的状态卷积自动化规则 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要启用或停用自动化规则，实现父子状态自动卷积流转或状态自动流转功能。规则一旦启用，该项目中所有工作项，所有用户均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD系统设备类项目，并在项目中拥有“自动化”权限。

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