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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"import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" 如下图返回True即为成功 图1 验证成功 父主题： DevServer资源使用

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2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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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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生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，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。

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互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。 父主题： 产品介绍

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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实时访问和调用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能

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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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份标识。 产品介绍 图说TDIS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TDIS 01 了解 可信分布式身份服务为个人和企业用户提供统一的分布式身份标识，支持多场景、细粒度的可验证凭证管理能力。 产品介绍 产品概述 产品功能 03 入门 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭

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顺序图怎么连线 把图元拖到图中后，开始画连线，注意连线不能直接拖到图上，画连线有两种方式，一种是先在工具箱中选中要使用的连线类型，一种是直接在图元间连线，在弹出的连线类型框中选择要使用的连线类型。 方式一：先选中连线，鼠标放在开始生命线待鼠标变成十字光标左键拉伸移动至目标生命线，待目标生命线变色后松开鼠标左键。

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I开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点：

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from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 图12 循环任务设置1 图13 循环任务设置2 报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。

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