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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
train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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
bels[i]]) plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
选择“on”开启格式检查。 代码测试 CodeArts IDE Online支持unittest，pytest和nose对python进行代码测试，其中，pytest同时支持unittest和nose。 前提条件：已安装PyLint。 具体操作如下： 单击左上角，选择“查看 > 显示并运行命
），打开该文件后会出现一个Notebook 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
4-基于CodeArts IDE 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。
可使用控制按钮进行调试，按钮从左到右分别为“Continue”、“Step Over”、“Step Into”、“Step Out”、“Restart”和“Stop”。 查看变量值 在调试运行过程中，将鼠标移动到想查看的变量值上，即可查看变量的值。 在调试视图中可查看的变量列表。 查看表达式值
6;传递的参数只能是这四个数字加法组合而成数字 利用它们之间二进制的运算获取的值进行其他操作.比如6=0110=0010+0100也就是2和4的集合flags 表3 FilterSnake 参数 是否必选 参数类型 描述 criteria 否 Array of CriteriaSnake
中设置权限，则该权限在所有区域项目中都生效。访问CodeArts IDE Online时，需要先切换至授权区域。 根据授权精细程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于各服务
由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、
传递的参数只能是这四个数字加法组合而成的数字 利用它们之间二进制的运算获取的值进行其他操作.比如6=0110=0010+0100也就是2和4的集合flags last_updated String 更新时间 published_date String 上传时间 release_date
includePath”选项（请参考配置头文件路径和宏）。 对于复杂的工程，推荐配置“compile_commands.json”文件（请参考精确配置代码跳转）。 基本编辑操作如下： 代码提示 代码格式化 查找引用 配置头文件路径和宏 精确配置代码跳转 登录工作界面请参考启动IDE实例。
实例无操作超过一段时间后，将会被自动休眠。请根据需要进行配置。 单击“下一步”，进入“工程配置”页面。 请根据需要选择工程来源，包括“样例工程”和“私有仓库”，也可以选择“不创建工程”直接创建实例。 不同来源工程信息参数说明下： 工程来源 参数名 说明 样例工程 工程名称 工程的名称。请根据界面提示进行设置。
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