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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是分支站点数量少，且不存在跨国分布情况，推荐采用单层组网，如图1所示；一种是数量比较大（例如超过500个分支站点），在一个国家广泛内分布在多个地域，或者虽然分支站点数量少但是存在跨国分布情况推荐采用分层组网，如图2所示。 图1 单层组网场景 iMaster NCE-Campus可

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密钥材料泄露的情况，其下所有证书都需要废弃，且所有终端都必须快速从信任的根证书列表中撤掉泄露的根CA，耗时耗力，且严重阻断业务。单层CA结构如图 单层CA结构所示。 两层CA机构 根CA用于签发二级从属CA，二级CA(路径深度设置为0)负责签发私有证书。 此种结构为比较常用的CA层次结构。

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执行复杂SQL语句时报“Code of method ... grows beyond 64 KB”的错误 问题 当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），此时执行该语句会报如下所示的错误日志，该错误表明某个方法的代码超出了64KB。

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执行复杂SQL语句时报“Code of method ... grows beyond 64 KB”的错误 问题 当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），此时执行该语句会报如下所示的错误日志，该错误表明某个方法的代码超出了64KB。

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App导航菜单 App菜单需要按照功能聚集，并按照功能关系形成菜单层级。App的菜单定义示例，如图3所示，运行显示效果，如图4所示。 图3 App导航菜单定义示例 图4 App导航菜单运行显示示例 每个App均需要设置默认主页；菜单层级最大支持三级，层次过深会导致菜单栏占用过多页面空间，且

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典型应用场景 华为SD-WAN解决方案主要场景可以分为运营商B2B业务场景和企业自建场景，企业自建场景根据企业规模又可以分为单层组网和分层组网场景。运营商B2B业务场景中，运营商在为企业客户提供方案时，也可以参考企业自建场景的网络设计方案。 运营商B2B业务 企业自建

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要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 选择“OBS目录”，图像生成算子不需要标注信息，输入支持单层级或双层级目录，存放结构支持“单层级”或“双层级”模式。 单层级目录结构如下所示： image_folder----0001.jpg

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推荐配套产品 在RR选择共部署的单层Hub-Spoke组网中，一般Hub站点的AR既是站点的网关，又要承担RR的职责，所以需要高性能的AR设备。Spoke站点根据站点业务规模选择AR。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点

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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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在共享文件夹页签单击“创建共享文件夹”，弹出“创建共享文件夹”窗口。 根据需求输入文件夹名称，单击“确定”，完成共享文件夹创建。 仅支持创建单层级的文件夹。 单个文件夹名称仅支持以下字符：英文字母、数字、空格、下划线、中划线，名称不能超过32个字符。 不能为全空格或以空格开头。 用户权限生效规则：

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要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 选择“OBS目录”，图像生成算子不需要标注信息，输入支持单层级或双层级目录，存放结构支持“单层级”或“双层级”模式。 单层级目录结构如下所示： image_folder----0001.jpg

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

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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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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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图3.8-1 匹配规则维度 2.导入“任务匹配执行人”规则 每次导入数据都按照新增处理，历史数据需要修改必须先做删除后重新导入。 仅适用单层任务执行人的匹配规则基表。 每行规则的优先级为整数，保证每行优先级唯一。 匹配维度每个租户下统一一套，如需修改，需要删除原维度。 图3.8-2

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方下载。 图1 下载匹配规则维度 导入“任务匹配执行人”规则 每次导入数据都按照新增处理，历史数据需要修改必须先做删除后重新导入。 仅适用单层任务执行人的匹配规则基表。 每行规则的优先级为整数，保证每行优先级唯一。 匹配维度每个租户下统一一套，如需修改，需要删除原维度。 图2 导入任务匹配执行人规则

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application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String 文件系统内合法的目录全路径。单层目录长度不允许超过255，全路径长度不允许超过4096。 最小长度：0 最大长度：4096 响应参数 状态码： 202 表4 响应Body参数

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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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