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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(join_table_list)) 单层方括号[]，同时指定[]这层的join顺序和内外表顺序。 1 2 leading[join_table_list] leading[@block_name join_table_list] 单层圆括号()和单层方括号[]混合使用，同时指定jo

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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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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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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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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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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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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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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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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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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。 响应参数 状态码： 202 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 task_id

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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。 响应参数 状态码： 202 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 task_id

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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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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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