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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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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区域排行 本章节主要介绍区域排行组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-区域排行 全局样式 字体：设置图表中文字的字体样式。 字号：设置图表中文字的字号大小。 颜色：设置图表中文字的字体颜色。

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岗位排行 岗位排行是以岗位为维度，展示企业中各岗位的学习数据。通过各维度的排行数据，管理员可以快速了解到各岗位的学习力。岗位排行可通过日期与岗位名称进行查询，也可导出数据。 入口展示：报表-排行-岗位排行-查询-原样导出 图1 入口展示 父主题： 报表

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证书排行 用于查看学员的证书获得情况，支持用部门、日期或者学员名称进行筛选，证书排行榜也可以进行导出。 图1 入口展示 证书数据导出 操作路径：报表-排行-证书排行-详情（单个用户）-导出 图2 证书数据导出 父主题： 报表

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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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HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台

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学分排行 用于查看学员的学分获得情况，学分排行榜支持导出，也可以进行学分的导入。 图1 入口展示 学分导出/撤销 操作路径：报表-排行-学分排行-详情（单个用户）-导出/撤销 图2 学分导出/撤销 父主题： 报表

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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积分排行 用于展示学员个人的累计积分与可用积分情况，并且支持导出。在积分排行中也可根据部门、时间与任务名称进行筛选 图1 入口展示 积分导出/撤销 操作路径：报表-排行-积分排行-详情（单个用户）-导出/撤销 图2 积分导出/撤销 父主题： 报表

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排行榜 排行榜是文本组件的一种，用于根据一定的条件，描述数据的先后关系。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“排行榜”组件至画布空白区域，如图1。 图1 排行榜 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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排行榜 排行榜是文本组件的一种，用于根据一定的条件，描述数据的先后关系。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“排行榜”组件至画布空白区域，如图1。 图1 排行榜 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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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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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