深度学习图像分类的实现

ModelArts

ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。

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最新动态

面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。商用多区域客流分析技能面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。车牌识别技能面向智慧商超的车牌识别技能。

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应用场景

买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。场景优势能够精确匹配电商运营规则。最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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通用图像分类工作流

通用图像分类工作流工作流介绍新建应用准备数据选择数据训练模型评估模型部署服务父主题：视觉套件

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问答模型训练（可选）

确定发布调整阈值训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。在“模型管理”

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训练模型

检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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实现流程

TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

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实现流程

TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

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实现过程

获取座席事件（getAgentEvent）请求方法：GET 请求的url：https://ip:port/agentgateway/resource/agentevent/{agentid} 请参考轮询方式获取单座席事件如何发送PUT的HTTP请求请参考MainTest.java中的 /** * Send

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转到实现

转到实现语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口，这显示了该接口的所有实现者，对于抽象方法，这显示了该方法的所有具体实现。还可以通过Peek视图使用此功能，该视图显示在当前编辑器中，因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现，右键单

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产品优势

互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99

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工作流介绍

在使用通用图像分类工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。选择数据训练模型选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练图像分类模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。

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自动学习项目中，如何进行增量训练？

为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。增量训练的操作步骤登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。

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创建项目

图1 进入自动学习在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。图2 自动学习列表在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，填写“名称”并选择“训练数据”的存储路径，训练数据路径选择已创建的OBS桶及文件夹，需指定至数据文件。表1 参数说明

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免费体验自动学习

），因此建议设置最大训练时长为1小时。限时免费的规格，性能有限，如果您的数据量较大，或者训练时长会超过1小时，建议选择收费的计算规格用于模型训练。免费规格的资源是有限的，当使用人数较多时，会出现长时间的排队。如果希望获得更佳的体验，请选择付费规格。只能在1个训练作业中使用免

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方案概述

鹏大数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化；以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型；采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中

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自动学习项目中，如何进行增量训练？

为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。增量训练的操作步骤登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。

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实现示例

实现示例调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例： https://ip:port/agentgateway 其中，ip为CC-Gateway 服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号，PASSWORD为座席密码，PHONENUMBER为座席软电话号码。

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API实现

API实现创建后端

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实现会签

下一个任务。通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。父主题：深入了解用户任务

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横向联邦学习场景

横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。场景描述

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