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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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使用教程 创建 MRS Hive连接器 创建MySQL连接器 MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MySQL数据迁移到OBS MySQL数据迁移到DWS MySQL整库迁移到RDS服务 Oracle数据迁移到 云搜索服务 Oracle数据迁移到DWS OBS数据迁移到 云搜索 服务

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使用教程 数据架构示例 父主题： 数据架构

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常。 自动学习样例列表 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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log_softmax(x) def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):

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PyTorch ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配，本文讲解了使用PyTorch引擎所需要做的适配。 PyTorch框架启动原理 规格和节点个数 下面以选择“GPU: 8*GP-Vnt1

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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教程指引 本教程旨在演示使用GDS（Gauss Data Service）工具将远端 服务器 上的数据导入 GaussDB 中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。 在本教程中，您将： 生成本教程需要使用的 CS V格式的数据源文件。 将数据源文件上传到数据服务器。 创建外表，

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使用教程 新建MRS Hive连接 新建DWS连接 新建MySQL连接 父主题： 管理中心

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使用教程 脚本及作业中引用参数使用介绍 作业调度支持每月最后一天 配置作业调度为年调度 补数据场景使用介绍 获取SQL节点的输出结果值 查询SQL获取max值传递给 CDM 作业 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 引用脚本模板和参数模板的使用介绍

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使用教程 创建MRS Hive连接器 创建MySQL连接器 MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MySQL数据迁移到OBS MySQL数据迁移到DWS MySQL整库迁移到RDS服务 Oracle数据迁移到云搜索服务 Oracle数据迁移到DWS OBS数据迁移到云搜索服务

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使用教程 新建一个业务场景 新建一个质量作业 新建一个对账作业实例 父主题： 数据质量

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使用教程 开发一个增量元数据采集任务 通过数据地图查看数据血缘关系 父主题： 数据目录

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新手入门 概览 快速入门 视频教程 最佳实践 重要按钮 重要按钮 概览 快速入门 视频教程 最佳实践 视频教程 视频教程 一级分类 二级分类 实践分类 一级分类： 二级分类： 实践分类： 全部 产品介绍 操作指导 抱歉，没有找到该分类的视频，建议您修改筛选条件。

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IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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