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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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音频输入模块示例-输入 音频输入模块示例如下所示： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import wave def run(): # 构造本地音频文件采集器并将解码后数据保存到wav文件 cap = hilens.Aud

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输入参数 在定义“分析任务”时，首先需要定义分析任务的输入参数，该输入参数是用于定义计算公式中的形式参数，它的实际参数是对应于某个属性、或某些属性的值（即可能是单值或数组），通过3种属性引用类型来约定输入参数如何引用属性的值，详细解释如下： 引用本资产属性 利用资产模型对资产进行

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示例-输入 输入模块示例如下所示： 在调用视频采集器接口时，此处示例是以固件版本大于等于1.0.7时调用视频采集器接口为例，调用接口支持设置视频大小，即支持调用接口hilens.VideoCapture(camera, width, height)时设置视频大小参数“width”和“height”。

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HBase输入 概述 “HBase输入”算子，将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：HBase表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型，可选项为normal（普通表）和phoenix表。

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HTML输入 概述 “HTML输入”算子，导入有规则的HTML文件，并将HTML文件中的元素转换成输入字段。 输入与输出 输入：HTML文件 输出：多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 父标签 所有字段的上层HTML标签，用于限定搜索范围 string

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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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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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，我们可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，您可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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表输入 概述 “表输入”算子，将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段 配置关系型数据库输入字段的相关信息： 位置：配置输入字段的位置。 字段名：配置输入字段名。

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HBase输入 概述 “HBase输入”算子，将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：HBase表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型，可选项为normal（普通表）和phoenix表。

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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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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