AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度

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是否必填 数据类型 name 数据集导入节点的输入名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)。同一个Step的输入名称不能重复。 是 str data 数据集导入节点的输入数据对象。 是 数据集、OBS或标注任务相关对

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datasource_id 是 String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64

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已配置审批人。 操作步骤 在数据集服务首页界面上，单击“新数据集”。 在弹出界面，输入数据集名称，设置数据集过期时间。 数据集名称：由中文、数字、大小写字母和（_-）组成，长度为1~50个字符。 单击“上传文件”， 上传在本地已准备好需要发布成数据集的数据文件。 或拖动本地已准备好的文件至虚线框内。

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创建Workflow数据集标注节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的标注功能。数据集标注节点主要用于创建标注任务或对已有的标注任务进行卡点标注，主要用于需要对数据进行人工标注的场景。 属性总览 您可以使用LabelingStep来构建数据集标注节点，LabelingStep结构如下：

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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数据类型 name 数据集版本发布节点的输入名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)。同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 数据集版本发布节点的输入数据对象 是 数据集或标注任务相关对象，当

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内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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# print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep

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是 String 可信计算 节点id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 dataset_id 是 String 数据集id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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终止条件 迭代次数 时间 超参配置 数据集超参 配置数据集实例的超参。 通过调用SDK（get_hyper_param）获取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、验证数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”或图标，来增加或删除数据集超参。 详细SDK说明，请在模型训练

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以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术，可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大，模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小，

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产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学

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工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z a~z）开头，由字母、数字（0~9）、下划线“_”、“-”组成，不能以下划线结尾，且长度为[1-50]个字符。 工程描述 特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发平台 特征工程处理数据集的计算平台JupyterLab。 规格

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在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 单击“新建数据集”。 在弹出界面，输入数据集的名称，设置数据集的过期时间。如图1所示。 图1 新建数据集 在这里以本地上传数据为例： ：通过上传本地数据快速发布数据集。 数据集名称：由汉字，字母(a~z A~Z)、数字(0~9)和符号(_-.)组成的长度为[1-80]的字符。

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检索返回字段：检索返回相应的切片片段。 单击“创建数据集和索引配置”，创建的数据集和索引配置显示在“知识数据集”页面的数据集列表中。 更多操作 创建数据集完成后，可根据需要执行如表3所示的操作。 表3 更多操作 操作 步骤 查看数据集详情 在数据集列表中单击数据集名称，在知识数据集详情页面查看数据概况、索引配置、调度历史以及溯源。

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