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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CPU 执行训练 ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 训练后生成“caffemodel”文件，然后将“lenet_train_test.prototxt”文件改写成部署用的lenet_deploy

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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云速建站自己设计的代码网站页面和数据，能不能导出源代码到自己 本地服务器 部署？ 云速建站不支持导出源代码。 云速建站支持修改源码吗？ 云速建站不支持修改源码，您可以通过添加高级代码插件编辑页面。 怎么上传自己的源码？ 云速建站服务不支持上传整个网站的源代码。 多终端独立版站点可以考虑通过添加高级代码插件实现相关功能。

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是否支持caffe引擎？ ModelArts的python2环境支持使用caffe，目前python3环境无法使用caffe。 父主题： 规格限制

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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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溯源码生成 功能介绍 溯源码生成 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/submit 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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如果您创建的是 CCE Turbo 集群，需要为集群配置SNAT规则，使之能够通过NAT网关访问公网用于拉取源码。否则，会导致执行源码构建任务的时候因为无法访问公网导致拉取源码失败，从而导致构建失败。为集群配置SNAT规则，请参考从容器访问公网。 构建任务依赖预置在构建容器中的JD

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下载源码包 下载Fabric源码包作为三方库。可选择使用1.x或2.x风格开发跨链智能合约： 版本 链接 1.x https://github.com/hyperledger/fabric/tree/release-1.4 2.x https://github.com/hyper

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在左侧导航栏中选择“系统设置”。 单击“源码仓库授权”模块中的“编辑”，进入“已授权源码仓库”页面。 选择以下任意方式删除源码仓库授权。 批量删除。 勾选待删除授权源码仓库，单击“批量删除”。 图2 批量删除 在弹出框中输入“DELETE”，单击“确定”，完成删除授权。 单个删除。 选择待删除授权源码仓库，在“操作”列单击“删除”。

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溯源码删除 功能介绍 溯源码删除 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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溯源码查询 功能介绍 溯源码查询 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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CCE部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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支持NVIDIA CUDA并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。

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，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。

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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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本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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