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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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，

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梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

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算子 ** Netezza语法 迁移后语法 1 V_Out := V_Out + v_J * ( v_N ** v_K ) ; 1 V_Out := V_Out + v_J * ( v_N ^ v_K ) ; NOTNULL and ISNULL Netezza语法 迁移后语法

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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算子编译函数的声明如下所示：其中：BuildTeBinxx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op：目标算子模型，适配昇腾AI处理器的离线模型的算子数据结构，保存算子信息，Operator类的详细描述请参见GE API参考中的Operator类接口。te_bin_info：存储自定义算子二进制文件路径、算子描述文件路径以及DDK的版本信

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对算子代码进行编译，生成算子的二进制文件及算子描述文件。在$HOME/tools/che/ddk/ddk/ddk_info文件中查看DDK版本号。如图1所示，VERSION字段即为当前DDK版本。在customop_te/operator目录下执行如下命令进入python交互模式。pythonpython在python交互模式下依次执行如

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框架管理器（Framework）提供REGISTER_CUSTOM_OP宏，按照指定的算子名称完成算子的注册。自定义算子的注册代码如下所示：其中：REGISTER_CUSTOM_OP：注册自定义算子，"test_layer"作为离线模型文件中的算子名称，可以任意命名但不能和已有的算子命名冲突。FrameworkType：不同框架的算子参数

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对于用户新开发的自定义算子，需要自定义实现解析算子中属性的函数，将原始模型中的算子属性定义转换为适配昇腾AI处理器的离线模型中的算子属性定义。如果用户重写昇腾AI处理器内置算子，则此步骤跳过，插件会自动实现对内置算子的解析。算子解析函数的声明如下所示：ParseParamsxx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。op_origin：源算

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算子管理 算子市场介绍 发布算子 官方算子一览

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算子服务 服务分布： 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 data-wrangling 10.190.x.x 10.190.x.x /app/dt/data-wrangling 8085 安装算子服务 修改配置文件application-dev.yml 修改stdms

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创建算子 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。 选择“算子管理”页签，单击“新建算子”。 图1 新建算子 表1 新建算子参数说明 参数 说明 名称 算子名称，不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述 算子内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*<

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算子操作 查看算子 上传/下载自定义算子 编写自定义算子 自定义算子代码模板和规范 父主题： ML Studio

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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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