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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
导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程,创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
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
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
查询插件分类 功能介绍 查询插件分类 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/category 表1
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
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
应用进程已正常启动,外部却无法访问 使用Open API创建的实例如何自动安装指定插件? 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人,为您解决技术难题。
对于获取用户Token接口,您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示,加粗的斜体字段需要根据实际值填写,其中username为用户名,domainname为用户所属的账号名称,********为用户登录密码,xxxxxxxxxx为project的名称,如cn-no
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。
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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result AccountStatus object 返回值 status String 状态 表3 AccountStatus
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按插件Id过滤 5 按插件分类过滤 7 按照作者名.插件名过滤 8 按Target(客户端)过滤 10 按关键字(客户端输入的)过滤 12 根据flags传入的值来进行过滤,eg:flags=2name就排除flags=2的插件. 13 根据flags传入的值来进行过滤,eg:fla
插件flag;通过传递flag参数来进行过滤或其他操作。flag的基础数字是2\4\8\16;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
文档修订记录 文档修订记录累积了每次文档更新的说明。最新版本的文档包含以前所有文档版本的更新内容。 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