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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标定管理 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 父主题： 数据资产

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标定文件模板 Vehicle车辆标定文件模板 Camera相机标定文件模板 Lidar激光雷达标定文件模板 父主题： 标定管理

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水位字段在出现异常时会被当作错误码使用，目前总共有三种错误码： -999代表创建作业时提供的标定信息（calibration_info）不符合规则； -998代表画面中不存在水尺； -997代表画面中存在水尺，但检测出的水尺与水面交点与标定信息最左顶点或最右顶点水平距离过远，不可信。 polygon List[Object]

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。 各类型标定文件模板可参考标定文件模板部分。 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 标定管理”。 选择“传感器标定”页签，单击“上传标定项”。 图1 上传标定项 格式：当前支持标准“Octopus格式”。 上传标定文件：根据提示，将车辆和传感器信息标定文件，添加到对应标定类型。一次

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Vehicle车辆标定文件模板 标定文件名：“车辆自身参数.yaml” 文件内容示例： # The vehicle config vehicle: # basic mass: #质量 # Body front_track:

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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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Camera相机标定文件模板 标定文件名：“roof_cam_999.yaml” 文件内容示例： Roof_Cam_9: camera_model: pinhole intrinsics: rows: 1 cols: 4 data: - 957

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标定文件上传失败的原因？ 检查标定类型 标定文件必须上传到对应类型标定项，如激光雷达标定文件，只能上传到激光雷达标定项，平台会对文件标定类型和关键参数进行校验。 检查是否重名 标定文件可以重名，但上传到平台的标定项名称不可重名。 检查文件内容 平台会对每种类型标定文件中的关键参数

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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 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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Lidar激光雷达标定文件模板 标定文件名：“lidar_right_999.yaml” 文件内容示例： Pandar40: rotation_vel2veh_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [0.999365,0.0349167

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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