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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数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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参数，提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多

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是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标，运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中，会展示

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”，弹出“训练配置”对话框，如图1所示。 图1 训练任务配置 在“训练配置”对话框中配置参数，如表1所示。 表1 训练配置参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明

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，单击“确认选择”，可以成功选择摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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“学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

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后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击物体

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度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间，2000张图片的训练集建议选择运行1小时以上。

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模型训练 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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“训练设置”对话框中，选择训练使用的“计算规格”，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”开始模型训练。 预测分析类型的自动学习，只支持使用“自动学习专用实例CPU（8U）”训练模型。 训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 图1

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。

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模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。由于用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前，请确保已标注的图片符合要求，否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面，

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