模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器和驱动的透明化，您的应用即可像调用软件函数库一样调用硬件加速器，让您方便快捷的开发基于硬件加速器的高性能应用。 使用场景 使用开发套件进行FPGA开发。 FPGA开发和应用运行

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的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。 基因组学研究：通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析，可实现精准医疗；同时在药物研发、分子育种等领域都有海量数据的处理，该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA 云服务器 提供的

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输入文本使用数字人声音模型推理生成数字人语音。 算法应用场景 分身数字人声音制作算法可以应用于数字人 语音合成 。在新闻播报、课件制作等场景模拟真人配音，提升数字内容生产效率。 算法目的意图 可以通过有授权的真人语音音频，在预训练模型基础上微调生成数字人声音模型，该模型可用于基于文本合成类似真人音色的数字人语音。

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预置算法运行故障 日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“ValueError: label_map not match” 日志提示“Please set the train_url

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eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Accel

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简介 概述 FPGA加速云服务器 （FPGA Accelerated Cloud Server, FA CS ）提供FPGA（Field Programmable Gate Array）开发和使用的工具及环境，让您可以更加方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。

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HiLens Studio 中编写和调试技能代码。针对调试好的技能代码，开发者也可以在HiLens Studio中发布技能、部署并运行技能到端侧设备上。 公测 2020年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线HiLens Framwork 1.0.8版本 HiLens Framework固件新版本1

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购买FPGA加速云 服务器 概述 在开启您的FPGA开发之旅前，您需要登录华为云页面，按照指引完成FPGA加速云服务器的购买，具体购买方法请参见《购买弹性云服务器》。 用户在使用FPGA加速云服务器时需要手动安装一些开发工具，这些工具会占用大量的磁盘空间。因此，用户在购买FPGA加

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注册FPGA镜像 功能介绍 本接口用于注册FPGA镜像。 FPGA镜像是指用户开发的FPGA逻辑文件，通常也称为AEI（Accelerated Engine Image）。在注册FPGA镜像时，该逻辑文件需要存放在用户的OBS（Object Storage Service）桶中。

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删除FPGA镜像 功能介绍 本接口用于删除FPGA镜像。 目前仅“华北-北京一、华东-上海二、华南-广州”区域支持，其他区域暂未支持。 URI DELETE /v1/{project_id}/cloudservers/fpga_image/{fpga_image_id} 参数说明请参见表1。

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initialing 创建FPGA镜像任务初始化中 scheduling FPGA镜像等待调度创建。 creating FPGA镜像正在创建中 active FPGA镜像可以正常使用 error FPGA镜像创建失败 创建配额：单个租户一次最多只能创建一个FPGA镜像。当租户尝试同时创建多个FPGA镜像时，将创建失败。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选

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对业务场景为简单场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，

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常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工

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high_inode_usage 磁盘使用率检查 当前实例当前部分云盘对应文件系统的使用率或inode使用率已经超过了80%，可能导致在这些分区上无法创建新的文件。 guestos.filesystem.invalid_device fstab中的设备检查 当前实例的/etc/fsta

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