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方案价值： 端云协同：一次联网部署技能，端侧实时检测，云端二次精准识别，不间断离线推理，快速响应、延迟小、对网络环境依赖低；平台提供统一管理接口。
网络输出数据类型 “FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 模型导入后，将进入“模型管理”页面，您导入的模型可从列表中查看。
网络输出数据类型 “FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 模型导入后，将进入“模型管理”页面，您导入的模型可从列表中查看。
单击图像分类-ResNet_v1_50，进入算法详情页。 单击右侧的“订阅”，根据界面提示完成算法订阅。 此算法由ModelArts官方提供，目前免费开放。订阅算法完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。
output_type 网络输出数据类型，“FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 父主题： 管理模型
“从容器镜像中选择” 针对容器镜像格式的技能，可以提前将容器镜像文件上传至SWR，方式请参见Docker客户端上传镜像。 4. 运行时配置（可选） 图4 运行时配置-22 部分技能在运行的时候需要用户配置参数，比如人脸判断类的技能需要用户上传人脸库等。
bias_filler：可选，类型：FillerParameter，维度为1 axis：可选，类型：int32，默认为1 transpose：可选，类型：bool，默认为false 【约束】 仅支持transpose=false，axis=1 Bais_C <= 56832 如果客户要量化模型时
快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。
“从容器镜像中选择” 针对容器镜像格式的技能，可以提前将容器镜像文件上传至SWR，方式请参见Docker客户端上传镜像。 直接使用模板的场景，无需填写。 设置运行时配置。由于“运行时配置”用于给使用该技能的用户配置技能必须的参数，直接使用模板所提供的配置参数。
默认值为-1，表示最后1个维度，不超过logits维度 name：名称（可选） dim：axis的已弃用的别名 【约束】 输入4维时可以针对每一维做softmax： 根据分类的轴不同，计算边界分别为： axis=1时，c<=（（256*1024/4）-8*1024-256）/2 axis
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