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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 modelarts.session import Session from modelarts.model import
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。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。
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# 下载代码 git clone 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。
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。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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。
名称:创建数据集名称,为方便后续创建物体检测项目选择对应的数据集,建议您的数据集名称具有可识别性。 描述:描述数据集详细信息。 图1 下载详情 确认无误后单击右下角“确定”。
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。
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给出MXNet实现手写数字识别项目中模型创建实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session =
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。
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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。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空。默认值为空。