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

查看更多 →

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

查看更多 →

一进多出 转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

查看更多 →

与image二选一 File 图片文件。 scale 否 Integer 放大倍数，默认为3，取值范围：3或4。 model 否 String 图像超分辨率重建采用的算法模式，支持ESPCN和SRCNN，默认ESPCN。 取值为： “ESPCN”：Efficient Sub-Pixel Convolutional

查看更多 →

开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进入实验阶段，通过不断尝试调整超参来迭代模型；或在

查看更多 →

重建实例 对于已删除1~7天内的实例可以通过回收站中重建实例功能来恢复。本文介绍如何恢复已删除的实例。 使用须知 只能重建主备实例或者单机实例。 在回收站保留期限内的主实例可以通过重建实例恢复数据。 实例删除后会执行一次全量备份，全量备份完成才能通过重建实例恢复数据。 资源到期未

查看更多 →

设置重建 可设置重建模型的坐标系、重建兴趣范围、瓦片划分规则、重建内存预估等设置。 操作步骤 进入基于当前选中区块（Block）的重建页面，进行重建设置。具体重建设置请参见表1。 图1 重建设置 表1 重建功能页面说明 参数名称 说明 坐标系 空间范围、瓦片划分坐标值对应的空间参考信息。

查看更多 →

delay_time 否 Integer 立即重建时给用户预留的保存数据的时间（单位：分钟）。 message 否 String 下发重建系统盘任务时，给用户发送的提示信息。 order_id 否 String 订单ID，包周期桌面重建系统盘，涉及收费镜像时需传 enterprise_project_id

查看更多 →

在左侧导航栏单击“回收站”，进入“回收站”页面。 在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图1 重建实例 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。具体可参考恢复备份到新实例。 父主题： 回收站

查看更多 →

重建 域名 功能介绍 重建域名 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/{instance_id}/domain-names/rebuild 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID

查看更多 →

不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，

查看更多 →

重建技术索引 与重建业务索引类似，用户可以将技术模型架构中的类添加到索引类中，单击“重建技术索引”，使修改生效，便于快速搜索和对搜索结果的二次过滤。 前提条件 已采集技术模型，具体请参见模型采集。 重建技术索引 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。

查看更多 →

重建索引失败 问题现象 当Desc表的索引出现损坏时，无法进行一系列操作，报错信息可能为： index \"%s\" contains corrupted page at block %u" ,RelationGetRelationName(rel),BufferGetBlockNumber(buf)

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

网信算备520111252474601240045号 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。

查看更多 →

；在模型计算方面，MoXing对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算，通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失；在超参调优方面，采用动态超参策略（如momentum、batch size等）使得模型收敛所需epoch个数降到最低；在底层优化方面，MoXing与底层华

查看更多 →

做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态： 拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

查看更多 →

重建业务索引 系统支持索引类管理，索引类可用于数据地图中业务模型的快速搜索和对搜索结果的二次过滤。用户选择对应模型架构后，对索引类进行添加、删除操作，此时需单击“重建业务索引”，使得索引类的修改生效。 前提条件 已创建业务模型，具体请参见模型目录（旧版）。 已采集技术模型，具体请参见模型采集。

查看更多 →

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

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →