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Intel MPI 操作场景 本节指导用户在ECS上安装和使用Intel MPI应用（以版本l_mpi_2018.0.128为例）。 前提条件 已配置弹性云服务器免密登录。 操作步骤 安装Intel MPI。 下载Intel MPI。 下载地址：https://software.intel
Intel MPI 操作场景 该任务指导用户在BMS集群上运行Intel MPI应用（l_mpi_2017.3.196版本）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装Spectrum MPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。 执行以下命令，关闭BMS防火墙。
mpirun 图2 Intel MPI环境变量导入成功 回显结果如图2所示，表示环境变量导入成功。 执行以下命令，在单个BMS上运行Intel MPI。 执行以下命令，生成可执行文件。 $ mpicc hello.c -o hello 执行以下命令，在单个BMS上运行Intel MPI。 $
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
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
Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议
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
型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
2*18 Core Intel Xeon Gold 6151 V5 (3.00 GHz) 384 DDR4 RAM (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。
提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于
实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.p1.large 2*14 Core Intel Xeon E5-2690 V4 (2.60
3xlarge 2*26 Core Intel Cascade Lake 6278 V6 (2.60 GHz) 384 DDR4 RAM (GB) 无 SDI 3.0 (40GE) physical.c6sd.3xlarge 2*26 Core Intel Cascade Lake 6278
Notebook（文件后缀名为“ipynb”），打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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
导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path String 导出新数据集的工作目录。 ratio_sample_usage Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 fal
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练
在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2
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