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录。只能选择文件夹或“.manifest”文件。“.manifest”文件规范请参见Manifest文件规范。 说明: 输入数据为图片时,建议单张图片小于12MB。 输入数据格式为csv时,建议不要包含中文。如需使用中文,请将文件编码格式设置为UTF-8编码。您可以使用代码方式转
transformer.set_raw_scale('data', 255.0) # batch size设为1,只支持一张图片的推理 self.net.blobs['data'].reshape(1, 1, 28, 28) self
单击左侧菜单栏对象,进入对象列表。单击存放文件的对象名称,并找到具体的文件,可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台,查找对应的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
ss表示秒,SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox
ss表示秒,SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox
表示秒,SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox
返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中,转换模型输出为列表,用于Restful接口输出展示。
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1
计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后,您可以单击操作列的预测,进入服务详情页的“预测”页面。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6:清除资源 为避免产生不必要的费用,通过此示例学习订阅算法的使用后,建议您清除相关资源,避免造成资源浪费。
数据标注中,难例集如何定义?什么情况下会被识别为难例? 难例是指难以识别的样本,目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题: Standard数据管理
管理模型文件 预览文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”,即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页,选择“模型文
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入
yter Notebook的下一代产品,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题: Standard功能介绍
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入
使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
AI应用支持部署的服务类型。 版本数量 AI应用的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 AI应用的创建时间。
准备数据集 进入AI Gallery,搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”,选择云服务区域“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数: 下载方式:ModelArts数据集。 目标区域:华北-北京四。 数据类型:图片。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。