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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 2 3
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 fashion_mnist
示例1：创建IDE实例 操作场景 本节指导用户通过API创建IDE实例。 API的调用方法请参见如何调用API，接口参数详情参考 创建IDE实例。 前提条件 确定调用API的Endpoint，详细信息请参见终端节点。 创建IDE实例 检查实例名是否重复。 GET https://{endpoint}
如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE
请根据实际情况选择技术栈类型。目前支持的类型有： All in One（包括以下所有技术栈） Java（最高支持JDK11.0.17） C/C++ Python（最高支持版本为3.8） NodeJS（最高支持版本为16.19.0） Go（最高支持版本为1.19.4） Blockchain CPU架构
实例名称。请根据界面提示进行设置。 描述 对实例的描述。 技术栈 请根据实际情况选择技术栈类型。目前支持的类型有： All in One Java C/C++ Python（2.7.x & 3.6.x） NodeJS Go Blockchain CloudDebugger CPU架构 支持两种： 鲲鹏计算：鲲鹏采用精简指令集(RISC)。
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