conv conv函数用于进制转换，将from_base进制下的num转化为to_base进制下面的数。 命令格式 conv(BIGINT num, INT from_base, INT to_base) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 num 是 DO

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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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conv conv函数用于进制转换，将from_base进制下的num转化为to_base进制下面的数。 命令格式 conv(BIGINT num, INT from_base, INT to_base) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 num 是 DO

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在给定4-D输入和filter的情况下计算2-D卷积。要求输入Tensor和filter Tensor的格式均为NCHW。接口可以支持bias，支持的数据类型float16。该接口在conv_compute.py中定义。*args：是一个list，参数数量可变。bias场景参数列表为（其中hasBias需要为True）：A, W, B,

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在给定4-D输入和filter的情况下计算2-D卷积。要求输入Tensor和filter Tensor的格式均为NCHW。接口可以支持bias，支持的数据类型float16。该接口在conv_compute.py中定义。*args：是一个list，参数数量可变。bias场景参数列表为（其中hasBias需要为True）：A, W, B,

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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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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。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容 图19 推送内容1 图20 推送内容2 分享 管理员可通过链接/二维码的方式分享该学习项目，学员通过单击链接或识别二维码进行学习

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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super().__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64)

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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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例如，注册算子的类型名称Conv2D，可调用REG_OP(Conv2D)接口，调用该接口后，定义了算子的类型名称Conv2D，同时产生Conv2D的两个构造函数，其中，Conv2D(const string& name)需指定算子名称，Conv2D()使用默认算子名称，例如“Conv2D唯一编号”。

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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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Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3.7.9，参考昇腾官网文档可知，最高支持PyTorch1

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{ shape: { dim: 1 dim: 1 dim: 28 dim: 28 } } } layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult:

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成

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在“模型管理”页面中，单击“新建”，弹出提示框，选择“轻量级深度学习”或“重量级深度学习”模型，单击“下一步”。 图1 新建模型 轻量级深度学习：增加扩展问并使用该模型进行训练从而提高问答精准度，扩展问越多，效果提示越明显。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。

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