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准备数据 训练代码工程案例请参考：在gitee的ModelArts-Lab工程中，单击“克隆/下载”，然后单击“下载ZIP”，下载工程。解压缩“ModelArts-Lab-master.zip”文件，然后在“\ModelArts-Lab-master\official_examples\Using_MXNet_to_Create_a_MNIST_Dataset_Recognition_Application\codes”目录中获取到训练代码文件“train_mnist.py”。 数据集案例请参考：从MNIST官网下载“Mnist-Data-Set”数据集至本地，然后解压zip包，将“Mnist-Data-Set”文件夹下的所有文件上传至“test-modelarts2/dataset-mnist”OBS路径下。
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准备数据 训练代码工程案例请参考：在gitee的ModelArts-Lab工程中，单击“克隆/下载”，然后单击“下载ZIP”，下载工程。解压缩“ModelArts-Lab-master.zip”文件，然后在“\ModelArts-Lab-master\official_examples\Using_MXNet_to_Create_a_MNIST_Dataset_Recognition_Application\codes”目录中获取到训练代码文件“train_mnist.py”。 数据集案例请参考：从MNIST官网下载“Mnist-Data-Set”数据集至本地，然后解压zip包，将“Mnist-Data-Set”文件夹下的所有文件上传至“test-modelarts2/dataset-mnist”OBS路径下。
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