图像识别 Image

TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测 VS Code连接Notebook 操作指导

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准备数据 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： 自动学习

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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供了多款支持昇腾系列的神经网络算法。其中Ascend Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景；Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检测、图像分割、NLP等常用深度学习领域高性能推理场景。同时，使用MindSpore开发的模型可直接在ModelArts平台完成训练和推理。

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行中”，部署完成。 在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。 服务测试 您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习图像分类项目默认将服务部署为在线服务

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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，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。

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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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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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会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 通用图像分类工作流

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通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 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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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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