g4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7

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CCI提供了多种创建工作负载的方法，来满足您的业务所需。 最佳实践 Dockerfile参数在云容器实例中如何使用 使用Tensorflow训练神经网络 使用多种方法创建工作负载 05 进阶 云容器实例提供了定制的kubectl工具，支持使用Kubectl命令行创建负载等资源。 二次开发

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纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK

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。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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翻拍识别 功能介绍 零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励，拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。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，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别，可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记

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算能力，普通的 云服务器 难以满足性能需求，FPGA云 服务器 可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、

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AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG(Auto Kernel Generator)，可以对深度神经网络模型中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能，可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配

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各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉

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