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深度学习模型预测
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深度学习模型预测
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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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创建和训练模型
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model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)
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使用模型
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prediction probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single
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进阶配置
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进阶实践
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进阶实践 增量迁移原理介绍 时间宏变量使用解析 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍
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各个模型深度学习训练加速框架的选择
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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
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导入和预处理训练数据集
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print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import
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进阶实战
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进阶用法
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进阶用法 总体说明 进阶用法，共包含下述场景： 场景一： 播放 场景二：暂停与恢复播放 场景三：切换视频 场景四：全屏播放 场景五：静音 场景六：停止播放 场景七：销毁播放器 以上场景的完整代码详见进阶用法，可自行拷贝至本地运行测试。 场景一： 播放 使用startPlay方法时
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华为人工智能工程师培训
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进阶能力
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进阶实战
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进阶实战
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进阶使用
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进阶用法
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进阶用法 进阶用法的完整代码实例，如下所示： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0,
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是否支持Keras引擎？
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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
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SQL调优进阶
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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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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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深度诊断ECS
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数据迁移进阶实践
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数据迁移进阶实践 增量迁移原理介绍 时间宏变量使用解析 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 新增字段操作指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍 不支持数据类型转换规避指导
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