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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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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SSD云盘和SSD本地盘的区别？ SSD云盘支持后期进行扩容，推荐您使用SSD云盘。两者的区别如下： SSD云盘： 使用SSD类型的EVS作为数据存储介质，存储容量更加灵活，且可以随着数据的增长，进行磁盘扩容操作。 由于SSD云盘不和E CS 规格进行强绑定，因此可以根据实际需求进行规格调整。

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专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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通用型SSD V2 通用型SSD V2给不同的云硬盘容量提供了基准IOPS3000、基准吞吐量125MiB/s的性能。 通用型SSD V2在保持存储容量大小不变的情况下，您可以结合实际业务的需求量，灵活配置云盘的IOPS、吞吐量，从而实现云盘容量与性能解耦。 云硬盘性能 表1 云硬盘性能数据表

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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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只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本 图3 编译模型 模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击＂创建＂。编译任务创建成功。 父主题： 训练服务

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。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本。 图3 选择待编译模型版本 模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击＂创建＂。编译任务创建成功。 编译任务相关操作 在“编译任务”列表，可对任务进行以下操作。 表1 编译任务相关操作 任务 操作步骤

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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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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