cd $HOME/tools/projects/customop_te/plugin/vi Makefile修改生成的算子插件名称。ll : libcaffe_reduction_layer.so lib_caffe_parser.so ……bian libcaffe_reduction_layer.so: $(OBJS_customop

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支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SDK两种方式，用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-

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梯度提升树分类特征重要性 概述 采用梯度提升树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_classify_model参数，表示直接根据数据集训练gbdt分类模型得到特征重要性

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梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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如下所示，一个算子的实现函数中包含了输入张量的形状，数据类型，算子属性，内核名称，以及相应的编译、打印等配置。该函数会被插件代码调用，在离线模型生成器进行模型转换时执行。其中：shape：输入张量的形状，若算子有多个输入，且每个输入的shape不同，则此处需定义多个shape用于后续对每个输入张量占位，若多个输入张量的shape相同，则可

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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基于Ascend 310芯片的特点，要提升算法的性能，就要尽量提升Cube的使用效率，相应的需减小数据搬移和Vector运算的比例。总体原则有以下几点。网络结构推荐使用主流的网络拓扑，包括ResNet、MobileNet，性能已做过调优。不推荐使用早期的网络拓扑，包括VGG、AlexNet，网络模型偏大，带宽压力大。矩阵乘法的MKN，尽量

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输出类算子 数据存储输出 DIS输出 实时分析输出 父主题： 算子使用指南

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如下所示，一个算子的实现函数中包含了输入张量的形状，数据类型，算子属性，内核名称，以及相应的编译、打印等配置。该函数会被插件代码调用，在离线模型生成器进行模型转换时执行。其中：shape：输入张量的形状，若算子有多个输入，且每个输入的shape不同，则此处需定义多个shape用于后续对每个输入张量占位，若多个输入张量的shape相同，则可

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停止算子作业 功能介绍 该接口用于停止正在计算中的作业。 URI DELETE /v1/{project_id}/terminate-job/{job_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号

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多卡训练场景下通信优化等。 融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量，请参见NPU融合算子API和亲和优化器。常用的优化方法为使用Ascend自带的优化后的融合算子、算子二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子。此外，PyTorch同语义代码的执

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查询算子详情 功能介绍 查询算子详情 URI GET /v1.0/{project_id}/data/processors/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 Long 算子id

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转换算子 长整型时间转换 空值转换 增加常量字段 随机值转换 拼接转换 分隔转换 取模转换 剪切字符串 EL操作转换 字符串大小写转换 字符串逆序转换 字符串空格清除转换 过滤行转换 更新域 父主题： 算子帮助

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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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batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点

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单拖拉拽操作编排算子，构建算链即可完成机器学习建模。 MLS中一个算链由一组算子组成，每个算子是一个功能独立的逻辑单元，算子通过有向无环图（DAG）的形式组织。 在MLS中，开发者可在算链编排界面上直观便利地进行算子增删、算子连线、算子参数设置、算子代码修改及算子结果预览等操作，支持开发者以REPL（Read

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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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。 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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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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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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