Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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边缘小站监控 权限 对应的API接口 授权项（Action） 依赖的授权项 企业项目 (Enterprise Project) 查看站点容量信息 GET /v1/{domain_id}/edge-sites/{site_id}/metric-data ies:edgeSite:getMetricData

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该解决方案会部署如下资源： 创建用于上传训练数据和结果数据导出的OBS桶，开发者可以自主通过华为云账号向该桶上传更新数据和下载结果数据； 用户在HiLens技能市场订阅所需的边侧AR服务技能；用户自购边缘 服务器 ，使用HiLens云服务纳管边缘服务器并将技能下发到边缘服务器。 方案优势 算法高效高精度

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om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 “.om”模型当前暂不能完全兼容TensorFlow内置的Keras API。 “.om”模型当前不支持Caffe2。

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IoT边缘 IoTEdge 创建IoT边缘节点 0:59 创建IoT边缘节点 IoT边缘 IoT Edge 边缘应用管理 01:18 边缘应用管理 IoT边缘 IoTEdge 边缘数据采集 01:18 边缘数据采集 IoT边缘 IoTEdge 边缘数据转发 01:14 边缘数据转发

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边缘Edge流量统计 操作背景 通过配置边缘Edge截面信息，支持查询流量等信息，并支持同时统计主干、匝道流量。 操作步骤 展示边缘Edge位置： 在左侧导航栏选择“设备管理 > 设备总览”，在边缘Edge页签，单击注册设备或编辑已存在的边缘Edge设备，输入经纬度，系统会在地图上标注出边缘Edge所处位置。

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（可选）部署边缘应用 在边缘节点安装成功后可部署边缘应用，本示例演示Modbus设备接入。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 选择左侧导航栏“边缘节点 > 节点管理”进入页面。 选择您的边缘节点，单击“节点名称”进入节点详情页。 选择左侧导航栏“应用模块 >

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（可选）部署边缘应用 在边缘节点安装成功后可部署边缘应用，本示例只演示MQTT设备接入，在安装边缘节点时会自动部署好2个系统应用，无需操作。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 选择左侧导航栏“边缘节点 > 节点管理 ”进入页面。 选择您的边缘节点，单击“节点名称”进入节点详情页。

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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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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速

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print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset fashion_mnist = keras

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在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 填写训练数据比例，如果填为0，则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，我们会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决

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是 Json 待更新边数组。 ignoreError 否 Boolean 是否忽略批量中部分边的更新错误。默认值为"false"，表示发现导致无法更新的错误，例如待更新的边不存在则报错，不更新任何边。 当值为"true"时，表示忽略类似错误并更新其他无错误的边属性。 表3 edges参数说明

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开发全流程管理助您智能、高效地创建AI模型和一键模型部署到云、边、端。 ModelArts的AI Gallery中预置了大量的模型、算法、数据和Notebook等资产，供初学者快速上手使用；ModelArts的自动学习功能，可以帮助用户零代码构建AI模型；ModelArts同时也

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边缘节点 概述 边缘节点是一组软件产品，包含云服务、边缘运行时软件、边缘模块应用，将云端能力快速拓展至边缘，提供数据采集、低时延自治、云边协同、边缘计算等能力。通过边缘节点功能，您可以将与网络隔离的服务封装成连接器部署在边缘节点上，从而解决不同网络之间的服务转发。同时，服务会自动

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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网络边界安全 与生产环境边界 业务边界 运维边界 父主题： 开发测试环境安全解决方案

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收费，使用完后请在JupyterLab界面及时停止Notebook实例。 训练作业：训练作业运行时会收取费用，使用完请及时停止训练作业。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线：模型部署为在线服务、边缘服务时，会收取费用，使用完请及时停止服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对

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服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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ModelArts可将模型部署至智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric，简称IEF）纳管的边缘节点。IEF的更多信息请参见《智能边缘平台用户指南》。 与云监控的关系 ModelArts使用 云监控服务 （Cloud Eye Service， 简称CES）监控在线服务和对

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