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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
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
plt.show() 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
pyter 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
获取插件检测结果 功能介绍 获取插件检测结果 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/marketplace/extension/{task_id}/status
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
版本的更新内容。 修订记录 发布日期 第十九次正式发布,本次变更说明如下: 新增接口:查询插件分类 新增接口:插件发布 新增接口:获取插件检测结果 新增接口:获取当前用户下的发布商列表 新增接口:文件上传归一化 新增接口:CreateLogin接口 新增接口:CreateJoinRequest接口
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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。