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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loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 启动作业后会生成一条新的历史作业记录。 等待执行完成，在“历史作业”页面查看更详细的作业运行信息，包括执行结果、作业报告。 父主题： 可信联邦学习作业

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分段 分段组件通常用于对下文做出说明、解释，或者将表单分成不同的部分，使得结构更加清晰。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“分段”组件至表单设计区域，如图1。 图1 分段 显示名称：分段的说明文字，通常用于对下文做出说明、解释。 样式：分段的样式。 标题大小：设置标题的大小。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树回归的损失函数为均方差损失函数，如下所示： 其中，N 表示样本数量，xi

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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上面代码中的 partEtags是进行上传段后保存的分段号和分段ETag值的列表，它必须是按分段号升序排列。 分段可以是不连续的。 并发分段上传 分段上传的主要目的是解决大文件上传或网络条件较差的情况。下面的示例代码展示了如何使用分段上传并发上传大文件： // 认证用的ak和sk硬编

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tUpload）或取消分段上传任务(abortMultipartUpload)。 初始化分段上传任务 使用分段上传方式传输数据前，必须先通知OBS初始化一个分段上传任务。该操作会返回一个OBS服务端创建的全局唯一标识（Upload ID），用于标识本次分段上传任务。您可以根据这个

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使用UploadId参数指定分段上传任务的全局唯一标识；使用Parts参数指定分段号与分段ETag值的列表，该列表必须按分段号升序排列。 分段可以是不连续的。 并发分段上传 分段上传的主要目的是解决大文件上传或网络条件较差的情况。下面的示例代码展示了如何使用分段上传并发上传大文件： //

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分段复制 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 分段复制是分段上传的一种特殊情况，即分段上传任务中的段通过复制OBS指定桶中现有对象（或对象的一部分）来实现。您可以通过ObsClient

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需要提供所有有效的分段列表（包括分段号和分段ETag值）；OBS收到提交的分段列表后，会逐一验证每个段的有效性。当所有段验证通过后，OBS将把这些分段组合成最终的对象。 您可以通过ObsClient.CompleteMultipartUpload合并段。 分段可以是不连续的。 示例代码如下：

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分段复制 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 分段复制是分段上传的一种特殊情况，即分段上传任务中的段通过复制OBS指定桶中现有对象（或对象的一部分）来实现。您可以通过ObsClient

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分段标题 分段标题为样式型组件，用于对页面中内容进行分隔。 在表单设计页面，从“样式布局”中，拖拽“分段标题”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分段标题组件到设计区并设置属性 标题：设置分段标题的内容，最多支持输入32个字符。 状态：设置字段的状态，如普通和隐藏。 普通

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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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证模型的精度损失极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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分段复制 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 分段复制是分段上传的一种特殊情况，即分段上传任务中的段通过复制OBS指定桶中现有对象（或对象的一部分）来实现。您可以通过ObsClient

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分段复制 分段复制是分段上传的一种特殊情况，即分段上传任务中的段通过复制OBS指定桶中现有对象（或对象的一部分）来实现。您可以通过copyPart来复制段。以下代码展示了如何使用分段复制对象： static OBSClient *client; NSString *endPoint

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Bad Request。 使用UploadId参数指定分段上传任务的全局唯一标识；使用Parts参数指定分段号与分段ETag值的列表，该列表必须按分段号升序排列。 分段可以是不连续的。 取消分段上传任务 分段上传任务可以被取消，当一个分段上传任务被取消后，就不能再使用其Upload I

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