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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1
导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
创建和训练模型 命令如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
创建完成后，可选择打开已创建好的项目或者继续停留在当前页面。 导入项目 如在代码仓库中已有项目，可直接导入。 进入CodeArts IDE Online工作界面。 单击左上角，选择“文件 > 导入项目”。 弹出“导入项目”对话框，选择从Git或者归档文件导入项目。 参考表1填写导入信息。 表1 参数说明 信息项
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
打开Jupyter 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
Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模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
上传/下载文件 支持将文件上传到工作空间或从工作空间下载到本地。具体操作参考如下： 进入CodeArts IDE Online工作界面。 可通过以下两种方式进行上传。 在“资源管理器”中单击鼠标右键，选择“Upload Files...”或者“Download”，即可上传或下载文件。
页面加载失败 问题现象 CodeArts IDE Online页面加载失败。 原因分析 页面加载失败通常是由于网络连接不稳定或被拦截导致。 处理方法 检查浏览器网络连接是否正常。若无网络连接，请修复网络连接。刷新页面重试，若仍加载失败，请参照2继续排查处理。 如果电脑使用的是无线网络环境，请确保连接的稳定。
目录非空时不可删除。 下载文件 选择文件节点，单击鼠标右键，单击“下载文件”。 单次文件下载，文件大小限制为500MB。 上传文件 有以下两种方式可以实现： 选择目录节点，单击鼠标右键，单击“上传文件”。 选择文件/目录节点，在键盘上敲击快捷键“Delete”。 单次文件上传，文件容量限制为1
parent_file_size 是 Long 父文件大小 parent_file_name 是 String 父文件名称 override 是 Boolean 是否覆盖原有文件 chunk_md5 是 String 文件分片的md5,用于校验文件分片是否完整 parent_file_sha256
示。 图1 更新项目配置并编译 如果无法正常编译，请按照如下步骤使用编译命令进行编译。 在“./theia”目录下，鼠标右键，选择“新建文件”。 在弹出的窗口中填写文件名称“tasks.json”。 将如下内容复制到“tasks.json”文件中，此处以Maven的package命令为例。
（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 FormData参数 参数 是否必选 参数类型 描述 file 是 File 文件 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object - result Object
无法启动实例，重定向到了实例列表 问题现象 启动实例失败，页面自动重定向到了实例列表。 原因分析 浏览器缓存的错误可能导致无法正确加载实例。 处理方法 可以尝试清理或者禁用网站缓存，然后重新打开实例。
件提供头文件的位置。如果头文件放置在以“include”命名的文件夹中，则C/C++插件会自动识别。 其它情形下，需设置“clangd.includePath”选项（请参考配置头文件路径和宏）。 对于复杂的工程，推荐配置“compile_commands.json”文件（请参考精确配置代码跳转）。
Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。
可输入字母、数字、符号“-”和“_”。 字符长度1~127。 工程模板 工程文件来源于选择的模板，根据步骤2中选择的“技术栈”类型不同，对应“模板”也不同。请根据需要选择对应的“模板”。 私有仓库 项目名称 工程文件来源于当前用户在需求管理服务中已创建或具有权限的项目。选择工程所属项目的名称即可。
以点击上方的免费体验按钮，创建一个限时实例进行体验。 快速入门 入门流程 准备工作 5分钟创建并启动实例 基础操作 创建/导入项目 基础编辑 上传/下载文件 Terminal 04 实践 介绍在CodeArts IDE Online中如何快速将开发好的微服务部署到容器服务中并进行验证。
过编辑“tasks.json”文件，添加想要执行的任务。 操作步骤 进入CodeArts IDE Online代码编辑界面。 在工程根目录下创建 “.theia”目录（如已存在请跳过该步骤）。 在.“theia”目录下新建“tasks.json”文件。 将如下配置信息复制到“tasks
在调试控制台底部区域输入表达式。 按下键盘回车键，即可在调试控制台区域上方看到表达式的值。 单文件一键调试 对于单文件或多文件工程，CodeArts IDE Online支持一键编译调试。操作步骤如下： 打开源文件，参考添加断点为文件添加断点。 选中需要调试的代码，鼠标右键选择“Build and Debug
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