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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如果本地没有下载Huawei LiteOS的源代码，则需要新建工程，参考Huawei LiteOS Studio新建工程。如果本地已经下载Huawei LiteOS的源代码，则可以通过Studio直接打开本地源代码，无需新建工程，参考Huawei LiteOS Studio打开工程。在Studio的“工程配置”→“目标板”窗口，列出了Hu

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请下载完整的Huawei LiteOS代码，代码仓在gitee上，请选择master分支进行下载：LiteOS代码仓。在Huawei_LiteOS根目录下执行如下命令，拷贝realview-pbx-a9模拟器工程的.config文件：在Huawei_LiteOS根目录下执行make menuconfig命令，打开menuconfig的图形

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如果本地没有下载Huawei LiteOS的源代码，则需要新建工程，参考Huawei LiteOS Studio新建工程。如果本地已经下载Huawei LiteOS的源代码，则可以通过Studio直接打开本地源代码，无需新建工程，参考Huawei LiteOS Studio打开工程。打开Studio的“工程配置”→“目标板”窗口，选择“r

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搭建完开发环境后，即可按以下步骤完成编译。请下载完整的Huawei LiteOS代码，代码仓在gitee上，请选择master分支进行下载：LiteOS代码仓。根据实际使用的开发板，拷贝tools/build/config/目录下的默认配置文件${platform}.config到根目录，并重命名为.config。在Huawei_Lite

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编译工程。 在Huawei_LiteOS根目录下执行make命令即可完成工程编译，编译结果会在屏幕上输出。 以Cloud_STM32F429IGTx_FIRE为例，生成的系统镜像文件、反汇编等文件保存在out/Cloud_STM32F429IGTx_FIRE目录中，库文件在ou

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如何安装C++的依赖库？ 在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。 以下为使用EVS挂载

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lib：依赖库文件 libcrypto.so*/libssl.so*: openssl库文件 libpaho-mqtt3as.so*: paho库文件 Makefile：Makefile文件 编译库文件 编译openssl库 下载openssl，上传到linux编译机任意目录下，并使用如下命令解压：

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算子编译函数的声明如下所示：其中：BuildTeBinxx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op：目标算子模型，适配昇腾AI处理器的离线模型的算子数据结构，保存算子信息，Operator类的详细描述请参见GE API参考中的Operator类接口。te_bin_info：存储自定义算子二进制文件路径、算子描述文件路径以及DDK的版本信

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对算子代码进行编译，生成算子的二进制文件及算子描述文件。在$HOME/tools/che/ddk/ddk/ddk_info文件中查看DDK版本号。如图1所示，VERSION字段即为当前DDK版本。在customop_te/operator目录下执行如下命令进入python交互模式。pythonpython在python交互模式下依次执行如

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编译任务 创建编译任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写基本信息。 图1 新建编译任务 名称：任务组名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过32个字符。 描述：简要描述任务信息。不得包含＂@#$%^&*<

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编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 创建编译任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写基本信息。 图1 新建编译任务 名称：任务组名称，只能

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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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赖： cd make-4.3 ./configure 如果没有报错就继续下一步操作，如果存在报错就根据提示安装依赖。 编译&安装Make。 继续在当前目录下，参考如下命令完成Make构建器的编译与安装： sh build.sh sudo make sudo make install

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国内镜像源地址 执行如下命令，利用编译器提供的脚手架设置新项目 npx asinit . 参考示例Demo完成合约文件contract.ts编写与合约SDK文件index.ts引用后，执行build命令编译AssemblyScript类型的合约文件，编译成功后在build目录下生成optimized

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编译打包 操作步骤 单击小扳手，选择“设置”，进入软件包设置页面 在软件包设置页面，选择包类型为资产包，是否为全量包为全量包，其他保持默认值，单击“保存”。 单击小扳手，选择“编译”，编译软件包，成功后，关闭编译页面。 单击发布，选择发布应用到“我的仓库”。 配置发布版本号、描述

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8及以上版本）。 库依赖：openssl库（MQ TTS 需要），paho库。 已在管理控制台获取设备接入地址。获取地址的操作步骤，请参考平台对接信息。 已在管理控制台创建产品和设备。创建产品和设备的具体操作细节，请参考创建产品、注册单个设备或批量注册设备。 准备工作 编译openssl库 访问

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04及以上版本，作为编译Huawei LiteOS的 服务器 。 GNU Arm Embedded Toolchain编译器，用于代码编译。 GNU Make构建器，用于文件组织与链接。 python 2.7/3.2+，pip包管理工具，kconfiglib库，用于编译前通过图形化界面完成配置。

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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。

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对算子代码进行编译，生成算子的二进制文件及算子描述文件。在$HOME/tools/che/ddk/ddk/ddk_info文件中查看DDK版本号。如图1所示，VERSION字段即为当前DDK版本。在customop_te/operator目录下执行如下命令进入python交互模式。pythonpython在python交互模式下依次执行如

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