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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 - CodeArts IDE Online
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
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使用模型 - CodeArts IDE Online
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
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概要 - CodeArts IDE Online
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
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准备工作 - CodeArts IDE Online
进入“基础配置”页面,选择Python技术栈,CPU架构选择X86计算,CPU/内存选择2U4G,单击“下一步”。 进入“工程配置”页面,选择不创建工程,然后单击“确定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。
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创建和训练模型 - CodeArts IDE Online
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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导入和预处理训练数据集 - CodeArts IDE Online
plt.show() 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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认证鉴权 - CodeArts IDE Online
Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只