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1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0, 1080], 2的倍数。 w 缩放宽度，范围[64
裁剪图片 该接口用于裁剪一张图片。 接口调用 hilens.Preprocessor.crop(src, x, y, w, h, t) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 src 是 <class 'numpy.ndarray'>对象 源图，必须为NV21的格式。宽度范围[64
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段
图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。
P、ICO、PCX、GIF格式图片。 支持常见网络图片：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 图像各边的像素大小在15px到30000px之间。 图像中有效文字图片占比超过60%，避免有效文字图片占比过小。 支持图像中有效文字图片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。
标注图片 用户对图片的某一些地方做标注，执行本章节。 操作步骤 按创建标注任务章节创建图片标注任务。 在图片左侧，单击，在待标注的图片上选中具体的标注对象画框。 在“标注名称”对话框输入标注的信息，单击“确定”。 在图片左上方，单击，在“确认”对话框单击“确认”，保存标注的内容。
图片处理如何收费？ 详细的服务资费费率标准请参见产品价格详情（单击链接跳转后选择价格详情页签）。 计费因子 原始图片大小 以GB为单位，根据使用月份数按固定单价收费。 图片处理根据原始图片的大小来进行计费，使用图片处理对多张图片进行处理时，数据大小自动累计。例如：将一张0.01GB的图片使用图片处理剪切和压缩后仅为0
提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入图片暗水印的图片提取图片暗水印，提取出的水印图片将存放在用户指定的位置（目前支持OBS），支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib
图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“图片”组件至表单设计区域，如图1。 图1 图片 显示名称：设置图片显示名称，默认隐藏显示名称。 选择图片：单击“上传图片”，上传需要展示的图片。 点击放大预览：勾选后，可放大预览图片。 移动端独立设置：勾选后，可给移动端单独设置展示的图片。
提取图片中的图片暗水印 功能介绍 对已嵌入图片暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以图片二进制流的格式返回从图片里提取的出的图片暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
批量获取智能告警图片下载路径 功能介绍 北向第三方服务调用，传入告警分类及告警ID数组生成图片下载路径列表 URI POST /v1/{user_id}/alarms/pictures 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_id 是 String 用户ID：由数字组成，长度范围[15
云空间怎么批量下载文件和图片？ 方法1：进入“业务 > 云空间 > 我的文件”，点击右上角“多选”，选择需要下载的文件和图片，点击“缓存”即可下载。 方法2：进入“业务 > 云空间 > 团队空间”，选择团队，点击右上角“多选”，选择需要下载的文件和图片，点击“缓存”即可下载。 父主题：
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
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
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
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
批量获取智能数据（TLV）图片下载路径 功能介绍 批量获取智能图片下载路径 URI POST /v1/{user_id}/intelligence-data/pictures 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_id 是 String 用户ID：由数字组成，长度范围[15
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
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
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