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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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。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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用户需要根据算子的输入张量描述、算子逻辑及算子属性，推理出算子的输出张量描述，包括张量的形状、数据类型及数据排布格式等信息。这样离线模型转换时就可以为所有的张量静态分配内存，避免动态内存分配带来的开销。函数的声明如下所示：InferShapeAndTypexx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op：计算节点定义，存储输入张量描述及各种

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用户需要根据算子的输入张量描述、算子逻辑及算子属性，推理出算子的输出张量描述，包括张量的形状、数据类型及数据排布格式等信息。这样离线模型转换时就可以为所有的张量静态分配内存，避免动态内存分配带来的开销。函数的声明如下所示：InferShapeAndTypexx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op：计算节点定义，存储输入张量描述及各种

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生成设备的经纬度信息 编辑设备页面可以获取到设备的经纬度信息，才能在地图上显示。因此需要先修改“编辑设备”页面，再通过调用地图API，生成经纬度数据。 在前面章节中，在编辑设备时，仅生成了设备的基本信息，没有生成精确的经纬度。如果想将设备的位置显示在地图上，则必须给设备生成一个精

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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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0：默认，获取经纬度； 1：获取经纬度和详细到区县级别的逆地理编码数据 mode String 否 定位模式，gps：GPS定位；hybrid：混合定位；默认为hybrid（仅Android，开启GPS定位后Android仅返回经纬度） 返回结果 参数 说明 latitude 纬度，浮点数，范围为90

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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模型转换时，如何确定输入张量形状？ “输入张量形状”指要添加张量形状，即模型输入数据的shape，格式为NHWC，如“input_name:1,224,224,3”，必填项。“input_name”必须是转换前的网络模型中的节点名称。当模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:

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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 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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h-To-Ascend-HiLens”时，可填写高级选项，包括张量形状、转换输出节点等参数选项，详情请见表2。 表2 Advanced Options 参数名称 参数说明 Input Tensor Shape 输入张量形状。若在上文“模型来源”中，选择需要转换格式的模型（非om格

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