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），记录

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支持导入导出大屏、组合大屏和AppKey维护管理功能。 支持URL参数交互、组件链接交互实现下钻功能。 V1.3.7-20191114版本 新增功能 新增常规图表：水平胶囊柱图、台阶图。 新增媒体类组件：FLV视频流播放器。 新增地图类组件： 3D中国地图(2019)及其子组件地图飞线、地图散点、柱状层 3D

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击列表中的某个站点名称，地图中会自动定位到该站点。 数据展示。包括当前租户下各维度的数量统计信息，如站点、设备等。 单击地图页面上统计数据胶囊，会同步在地图上显示各站点对应资源的异常/总数数据，并在页面右侧显示对应资源统计列表。单击资源列表中的单个资源名称，地图会自动定位到该资源

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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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、硬

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test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算

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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置

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Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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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”下拉框

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纵向联邦算法类型枚举。XG_BOOSTXGBoost，LIGHT_BGMLightGBM， LOG ISTIC_REGRESSION逻辑回归，NEURAL_NETWORK神经网络，FIBINETFIBINET approval_status String FL作业审批状态。APPROVED审批通过，APPROVI

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场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和MindSpore开发框架进行搭建、训练、部署神经网络的能力；能够胜任人工智能领域销售、市场、产品经理、项目管理、技术支持等岗位。 HCIP-AI EI Developer 培训与认证具备应

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华为云MetaStudio数字人视觉驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240053号 算法基本原理 数字人视觉驱动算法是指使用神经网络，将视频中的人脸表情和人体姿态，转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：单人表演视频。 算法原理：

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