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 →

输入输出 输入 输出 父主题： 预置算子说明

查看更多 →

输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

查看更多 →

作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转opendata算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的

查看更多 →

输入输出模式说明 预置物体检测模式 预置图像处理模式 预置预测分析模式 未定义模式 父主题： 模型模板

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 →

语音输入输出 找到界面下方对话框，单击对话框左边的。 对着输入需要数智员工回答的问题提示词的语音。 单击，变成，即可播放数智员工回答的答案。 图1 语音输入界面 图2 语音输出界面 父主题： 实施步骤

查看更多 →

作业输入输出规范 用户完成自定义难例挖掘镜像上传后，在运行作业容器时，Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 难例挖掘作业运行结果输出目录，例如/tmp/output

查看更多 →

作业输入输出规范 Input 平台会以环境变量的形式提供以下参数： rosbag_path： rosbag路径，以.bag结尾。 output_dir：最终输出路径，应为Opendata格式数据。 tmp_dir：供⽤户存储临时文件的⽬录。 task_content_json：⼈

查看更多 →

作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output

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 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

关于HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口、HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree接口的说明，以及Graph配置文件（receive_memory_without_dvpp参数）的说明，请参见《Matrix API参考》。 表1 内存要求说明

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

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

查看更多 →

变量及输入输出参数配置 变量是可以变化的量，即可以被赋值所改变的参数。某个具体的服务编排中一般都会涉及输入输出变量，本节介绍在服务编排中如何创建普通变量、集合变量、结构体变量、配置输入输出参数等内容。 创建普通变量或者集合变量 参考如何开发服务编排中操作，进入服务编排编辑器页面。

查看更多 →

关于HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口、HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree接口的说明，以及Graph配置文件（receive_memory_without_dvpp参数）的说明，请参见Matrix API参考。

查看更多 →