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SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
Private key file:存放在本地的云上开发环境私钥文件,即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。
CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算。 image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name
称,以及位置坐标和检测的评分。 文件类的预测代码和返回结果样例,可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型,其输入类型为ModelArts官方定义,不可更改,如需自定义的元模型,请参见手写数字识别样例。 图4 图片预测 使用CloudShell调试在线服务实例容器 允许
节点规格选项。 计算节点个数 默认为1。您可以根据您的实际情况选择,最大为5。 针对“物体检测”类型的标注作业,选择“主动学习”时,只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注(图像分类) 图2 启动智能标注(物体检测) 图3 启动智能标注(预标注) 完成参数设置后,单击“提交”,即可启动智能标注。
String 内置属性:标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID,例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。
apis定义提供模型对外Restfull api数据定义,用于定义模型的输入、输出格式。 创建模型填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测时,会自动识别预测类型。 创建模型时不填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测,需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
String 内置属性:标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID,例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。
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对应时间单位的数值,比如2小时后停止,则“time_unit”填“HOURS”,“duration”填“2”。 给出MXNet实现手写数字识别项目中部署在线predictor实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 from
常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320 * 200 * 32;
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SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
String 内置属性:标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID,例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。
https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。 在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集,将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。