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创建和训练模型 命令如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理，并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 class_names
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
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
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
String cpu架构 x86|arm 枚举值： x86 arm id String 实例id private Boolean 是否私有平台 状态码： 403 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 错误描述 error_code String
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。
打开源文件，参考添加断点为文件添加断点。 选中需要调试的代码，鼠标右键选择“Build and Debug Active File”。 选择执行平台。 默认选择Internal Console。 若程序需要从stdin读取，需要选择Integrated Terminal。 也可以打开.theia/launch
新建实例 IDE实例：为工程的工作空间，包含计算资源和存储资源，对于线下的开发平台，计算资源属于本地PC，存储资源属于本地硬盘，对于CodeArts IDE Online来说，可以理解为编码、运行、调试的操作都在这个实例里面完成。 本节介绍创建IDE实例（含创建工程）以及修改、删除IDE实例的操作步骤。
String cpu架构 x86|arm 枚举值： x86 arm id String 实例id private Boolean 是否私有平台 状态码： 403 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 错误描述 error_code String
下载文件 上传文件 相关登录 使用CloudShell登录云服务器 登录CCE容器 使用CloudShell连接集群 使用CloudShell登录训练容器 新建文件/目录 支持通过以下两种方式新建文件： 选择目录节点，单击鼠标右键，单击“新建文件”。 选择目录节点，在键盘上敲击快捷键“Alt+N”。
随时在线编写代码。 优势： 本地零资源消耗：依托线上容器技术，开发对本地资源的要求趋近于零，开发资源的获取从预支转变为按需。 跨平台接入：跨越开发平台的差异，开发者通过Web方式进入IDE，代码、检查、构建、部署、调试能力尽享。 语言支持：对多种开发语言的支持，Java、PHP、
owner_id String 用户id owner_name String 用户名 platform_id Long 平台ID private Boolean 是否私有平台 pvc_quantity String PVC规格 5GB|10GB|20GB 枚举值： 5GB 10GB 20GB
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字符串长度不匹配 检查字符串 406 IDE.00040005 Unsupported for spec platform or stack 不支持的平台或技术栈规格 参数规格：参考相应的API文档 500 IDE.00000040 outer http request error 外部HTTP请求错误
owner_id String 用户id owner_name String 用户名 platform_id Long 平台ID private Boolean 是否私有平台 pvc_quantity String PVC规格 5GB|10GB|20GB 枚举值： 5GB 10GB 20GB
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