深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)

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prediction probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single

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print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import

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2.0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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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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求余切值，参数是弧度。 可视化编辑：仅能按照单维度派生分组维度，如想要根据多维度派生新的复杂维度，请使用公式编辑器。 分组字段选择。 分组设置，选择分组字段值。 设置好分组后，单击刷新预览，单击“确定”。 示例：数据集怎样新建维度 数据集的维度用于将数据按维度值分组的场景，例如本例中对年龄字段

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指标维度 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 表1 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 指标类别 指标维度 说明 网络指标 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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事实表ID，填写String类型替代Long类型。 dimension_type 否 String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 limit 否 Integer 每页查询条数，即查询Y条数据。默认值50，取值范围[1

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完成所有维度的新建之后，需要等待审核人员审核。 审核通过后，系统会自动创建与维度相对应的维度表，维度表的名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面，选择“维度表”页签，可以查看建好的维度表。 在维度表列表中，在“同步状态”一列中可以查看维度表的同步状态。 图6 维度表的同步状态

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选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 单击“ 数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构，如：时间维度（其中包括年度、季度、月度等级别的内容）。 单击左侧导航栏维度建模，进入维度建模页面，选择右边的新增，进入新增维度编辑页面。 图1 维度建模1

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选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 单击“数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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维度接口 查找维度 查看维度详情 查看维度颗粒度 查看逆向维度表任务 父主题： 数据架构API

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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name_en String 字段名。 dimension_type String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 业务属性。 description String 描述。

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维度表接口 查找维度表 查看维度表详情 父主题： 数据架构API

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管理维度表 维度表与维度一一对应，通过丰富维度中的属性信息构建形成。维度表的生命周期（包括新建、发布、编辑、下线操作）通过维度进行管理，在维度发布成功后，系统会自动创建并发布对应的维度表。 查看维度表发布历史 在数据架构控制台，选择“模型设计 > 维度建模”，进入维度建模页面。 单击“维度表”页签，进入维度表页面。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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