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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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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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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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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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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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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Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛用于 自然语言处理 任务，如文本生成、 机器翻译 和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和

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的产业标准，了解MDC300F的总体硬件和软件架构；能够基于AUTOSAR的AP平台开发应用程序；能够在MDC300F上转换使用已有人工神经网络算法。 提供为期5天的面授培训服务： 每场限16人以内。 支持客户所在地或培训中心培训。 HCIA-Storage 华为认证存储工程师培训

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容器镜像的大小建议小于15G，详细的 自定义镜像 规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。

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随着华为自研AI框架MindSpore与昇腾全栈的联合发布，ModelArts平台对昇腾芯片及其开发生态的支持不断加强，提供了多款支持昇腾系列的神经网络算法。其中Ascend Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景；Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检

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容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。

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成的模型存储路径。 流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后，在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型，无需

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支持客户所在地或培训中心培训。 HCIP-AI-MindSpore Developer 华为认证AI MindSpore开发高级工程师培训 本培训课程内容主要包括： 神经网络基础，MindSpore介绍与API使用，图像处理原理与应用，自然语言处理原理与应用。 提供为期6天的面授培训服务： 每场限16人以内。

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创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。

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，不可避免出现图像/视频质量不高，拍摄场景不清晰的情况。图像去雾算法除了可以去除均匀雾霾外，还可以处理非均匀的雾霾。 图像审核 利用深度神经网络模型对图像违规内容进行预测，准确识别图像中涉黄内容，将违规信息扼杀在萌芽状态。 图像识别 是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。

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