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

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欠拟合的解决方法有哪些？ 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

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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

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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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规则快速迭代优化：基于安全误报事件，云端将快速实现检测规则优化，实时更新天关/防火墙的检测防护能力，不断提升防护效果。 安全专家 云端专家深入攻防对抗过程，整合安全能力，快速准确识别复杂攻击。 专家现网攻防对抗经验固化到云端，不断增强云端安全能力。 最新漏洞分析、新型攻击方法剖析、云端智能签名生产，快速应对新型攻击。

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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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更安全：利用AI算法实现对已知和0-day漏洞的精准有效阻断，提升防护水平至99.99%。无需担心供应链攻击威胁，实现真实网络攻防对抗，提升网络安全对抗水平。 更省钱：运维成本降低80%以上，部署简单，无需手动更新规则库，算法减轻运维压力，无需专职运维和攻防知识，降低人员成本，覆盖多种运维场景，实现高效运营模式。

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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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模式：指定Android还是Linux平台； SDK入口类: SDK最早被调用的类； 防静态分析：对抗主流的静态分析工具，如IDA、readelf、objdump等； 防调试攻击：对抗主流的调试工具，如gdb、lldb、IDA等； 防动态攻击：对抗主流的动态攻击，如inject、hook等； 防文件篡改：对文件进行数据效验，防止文件被篡改；

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自研高效调度算法，具有全网调度能力。丰富的节点资源储备，保证端到端平均时延小于200ms。 低卡顿 基于华为30年音视频编解码能力和优异弱网对抗能力80%丢包下音频通话流畅，50%丢包下视频通话流畅。 全平台覆盖，极简接入 提供覆盖iOS、Android、Windows、macOS

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并发技术是提升性能的关键技术，DRS在多个环节采用了并发技术，总体可以分为两个大类并发技术：读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁，同时对抗网络的不稳定性，DRS实现了数据行级并发抽取效果，从而使得历史数据搬迁速度最大化，同时如果出现网络丢包时，不会大面积重来。 为加快数据写入

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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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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基于海量数据库和智能检测算法，云端能够检出常规签名无法检测到的恶意样本，发现多种WAF（Web Application Firewall，网站应用程式防火墙）绕过手段，对抗未知和变种威胁。 威胁处置优 智能终端安全服务可联动威胁信息服务和边界防护与响应服务，进行威胁分析和封禁外部攻击源，为租户提供最优阻断方案

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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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