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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帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。

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AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系

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；在模型计算方面，MoXing对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算，通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失；在超参调优方面，采用动态超参策略（如momentum、batch size等）使得模型收敛所需epoch个数降到最低；在底层优化方面，MoXing与底层华

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调试 命令 键（CodeArts IDE键盘映射） 键（IDEA键盘映射） 命令ID 切换断点 F9 Ctrl+F8 editor.debug.action.toggleBreakpoint 开始 F5 Shift+F9 workbench.action.debug.start 继续

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调试 CodeArts IDE内置调试器有助于加快编辑、编译、运行和调试循环。调试器提供了所有基本功能，例如通过启动配置自定义应用程序启动、在代码中设置断点、检查程序的挂起状态并逐步执行、动态评估表达式等等。 调试步骤 断点 在调试模式下运行程序 控制程序执行 检查暂停的程序 调试控制台REPL

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调试 语法 RAISE语法 有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，

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调试 用户可以根据自己的需要，通过修改实例数据目录下的gaussdb.conf文件中特定的配置参数来控制日志的输出，从而更好地了解数据库的运行状态。 可调整的配置参数请参见表1。 表1 配置参数 参数名称 描述 取值范围 备注 client_min_messages 配置发送到客户端信息的级别。

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调试 语法 RAISE语法 有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，

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调试 用户可以根据自己的需要，通过修改实例数据目录下的gaussdb.conf文件中特定的配置参数来控制日志的输出，从而更好的了解数据库的运行状态。 可调整的配置参数请参见表1。 表1 配置参数 参数名称 描述 取值范围 备注 client_min_messages 配置发送到客户端信息的级别。

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调试 通用调试步骤 断点 在调试模式下运行程序 控制程序执行 检查暂停的程序 调试控制台REPL 父主题： Java

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调试 语法 RAISE有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，有DE

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调试 用户可以根据自己的需要，通过修改实例数据目录下的postgresql.conf文件中特定的配置参数来控制日志的输出，从而更好的了解数据库的运行状态。 可调整的配置参数请参见表1。 表1 配置参数 参数名称 描述 取值范围 备注 client_min_messages 配置发送到客户端信息的级别。

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调试 语法 RAISE有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，有DE

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描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的训练报告进行对比，输出训练任务在不同超参下的评估指标，同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中

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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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调试 语法 RAISE有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，有DE

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调试 语法 RAISE有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，有DE

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