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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调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 调用API提交训练作业后，您可登录ModelArts控制台，在“训练管理 > 训练作业”中，单击“名称/ID”进入“训练作业详情”页面的“资源占用情况”模块，查看作业的资源占用率曲线。 父主题： API/SDK

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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，算内网还是公网？ 调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？

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顺序图用消息线描绘元素之间的工作流或者活动。软件模型中，消息线可以用来代表源端或目标端元素的操作或者属性。您可以根据需求绘制消息线，绘制消息线后，也可以提升/降低消息线层级。 绘制消息线 您可以通过如下方式绘制生命线： 选择生命线，从生命线的一端小三角单击拉线至另一个生命线上，选择消息类型。消息类型介绍请参见消息线连线规则。

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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；模型精度较轻量级提升约20%

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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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绘制组合片段 组合片段fragment中类型介绍说明 片段类型 片段名称 说明 opt 选择 包含一个可能发生或可能不发生的序列。 可以在临界中指定序列发生的条件。 alt 抉择 包含一个片段列表，这些片段包含备选消息序列。 在任何场合下只发生一个序列。 可以在每个片段中设置一个临界来指示该片段可以运行的条件。

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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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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法

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单击【确定】生成特征，单击【取消】可取消本次操作。 曲线 通过不同的命令创建不同类型的曲线。 图12 曲线选择 具体操作步骤，以投影曲线为例： 根据需求绘制几何图元（草图&实体/曲面），如下图所示： 图13 草图&实体/曲面 选择特征工具：投影曲线 根据需求拾取草图、面。 图14 投影曲线 提示： 拾取框在激活

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绘制思维导图 完成新建思维导图操作后，在“测试设计”页面单击需要编辑的思维导图名称，即可进行思维导图的绘制。 新增节点 新增节点包括新增邻节点（即同级节点）与新增子节点。选中思维导图中任一节点，可根据需要选择新增节点的类型。根节点只能新增子节点，其它节点可以新增邻节点和子节点。 新增子节点

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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。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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APP主席进入多人视频会议 操作步骤： 在多方协同视频主页中，点击“更多”中的“涂鸦”按钮 图1 “涂鸦”按钮 从左至右功能按钮依次为“选择颜色”、“绘制曲线”、“绘制直线”、“绘制方框”、“撤销上一步”“删除”，可对屏幕进行涂鸦操作。 图2 “涂鸦”操作界面 父主题： 如何使用手机进行多方视频协同？

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低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示：

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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PC坐席进入多人视频会议。 操作步骤 在多人会议中，点击下方“涂鸦按钮”弹出涂鸦功能选项 图1 “涂鸦按钮”弹出窗口 从左至右功能按钮依次为“绘制方框”、“绘制直线”、“绘制曲线”、“选择颜色”、“撤销上一步”“删除”，可对屏幕进行涂鸦操作 图2 涂鸦功能区 父主题： 如何使用智能安监多人视频会议？

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步骤四：绘制流程页面 使用UI编辑器编辑流程节点的页面，在页面中添加实际流程所需的表格、表单、附件或设置流程审批责任人等操作。 进入UI编辑器 使用UI编辑器，编辑流程节点页面，您可以使用系统中预置的模板、组件进行编辑。 在左侧导航栏中，选择“流程管理 > 流程申请单”，进入申请单列表界面。

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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数据配置 数据集 在下拉列表中选择数据集。 训练数据比例 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决于许多因素，例如可用数据量、

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