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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设置组件数据 本章节以线状组件为例，介绍组件的数据配置。 图1 配置组件数据-线状图 数据源类型 选择图表的数据源类型，在数据区域可以查看或编辑相应的内容。单击数据区域右下角的按钮可以将数据区域窗口放大并弹出显示，以方便您查看和编辑数据。 图2 数据区域 系统提供如下数据源供用户选择：

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组件数据接入 组件对接数据配置开关 组件的数据可来自于静态数据或通过数据集获取，在“{Widget}”.editor.js文件中，可配置组件接入的数据。当识别到组件propertiesConfig中存在dataSetting类型的配置项时，默认组件需要对接数据集。配置示例如下：

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组件数据接入 组件对接数据配置开关 组件的数据可来自于静态数据或通过数据集获取，在“{Widget}”.editor.js文件中，可配置组件接入的数据。当识别到组件propertiesConfig中存在dataSetting类型的配置项时，默认组件需要对接数据集。配置示例如下：

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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

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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

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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下载防护事件数据 该章节指导您通过 Web应用防火墙 服务下载仅记录和拦截的攻击事件数据，可下载5天内的全量防护事件数据，当天的防护事件数据，在次日凌晨生成到防护事件数据csv文件。 如果您已开通企业项目，您需要在“企业项目”下拉列表中选择您所在的企业项目并确保已开通操作权限，才能下载该企业项目的防护事件数据。

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Y：设置图表在画布中的位置。单位为px。 不透明度：设置图表在画布上的透明度，可通过滑动条进行设置，也可手动输入百分比，比例越大透明程度越低。 图1 尺寸位置 进度条：柱子宽度、圆角半径、背景色、进度条颜色用户可自定义设置。 进度条颜色支持设置纯色和渐变色。渐变色可设置起点、终点颜色，起点终点颜色也可互换。

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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

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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

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大透明程度越低。 图2 尺寸位置 进度条 内半径：设置内半径，输入不能为空，且输入值在0到100之间。 外半径：设置外半径，输入不能为空，且输入值在0到100之间。 背景色：设置进度条的背景色。 进度条颜色：设置进度条的颜色。 图3 进度条 占比 显示/隐藏占比：单击“占比”左侧的勾选框，表示显示，表示隐藏。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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文件数据服务 文件预览 父主题： 普通用户指南

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 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”。

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