keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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矩阵量表 矩阵量表用于形象地评估对事物的喜好程度。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“矩阵量表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 矩阵量表 如图2所示，使用矩阵量表对车辆进行评分。 图2 矩阵量表配置示例 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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训练作业名称，名称只包含数字、字母、下划线和中划线，长度为1-20位。如：rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询Mode

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eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Accel

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在AstroFlow中，如何计算总数据调用次数？ 在AstroFlow中，总数据调用次数为流程调用次数、表单调用次数（开发态）、表单调用次数（运行态）和子表单调用次数等之和。不同的AstroFlow实例，总数据调用次数有所不同，其中基础版实例为2万次/年（每月上限为2000次）、

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获取任务权限矩阵 功能介绍 获取任务权限矩阵 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/job/permission 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String CodeArts项目ID，32位数字、小写字母组合。

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DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java

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设置训练数据的高空变量信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空变量，选择后会在变量权重中增加或去除该变量权重，训练任务会根据您配置的高空变量对模型重新进行训练。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息，同时在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的表面变量，选择后会在变量权重中增加或去除

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400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型

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获取对象ACL getObjectAcl √ √ √ √ √ √ 修改对象元数据 setObjectMetadata √ √ × × × √ 列举桶中已初始化多段任务 listMultipartUploads √ √ √ √ √ √ 初始化上传段任务 initiateMultipartUpload

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修改主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id修改主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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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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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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invalid_device fstab中的设备检查 当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem.device_mount_failure fstab中的设备挂载状态检查 该实例存在未在/etc/fstab中配置自动挂载的云盘，可能会导致实例无法启动。

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查询主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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家企业实现了落地生产； 方案架构 图1 方案业务架构描述 方案描述： 方案主要由华为云计算底座+三维家“3D云设计、拟间、梦想家”+安永咨询等产品形成面向家装全产业链的精装数字化解决方案： 在样板间装修完工前，可通过3D云设计软件实现方案自动化设计，效果图高保真渲染、短视频制作，提前1~2个月开展拓客推广；

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展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 >

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协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可，该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习，被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办，需在规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路

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