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使用ModelArts示例

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更新时间:2020/08/07 GMT+08:00

ModelArts提供了Notebook示例,方便初学者通过示例,快速了解如何使用ModelArts Notebook。

Jupyter Notebook示例使用nbexamples扩展,有关nbexamples扩展的更多信息,请参阅nbexamples

预览ModelArts Examples

  1. 在Notebook列表中,创建并打开一个Notebook,或者直接打开已有的Notebook。
  2. 在Jupyter页面中,单击“ModelArts Examples”页签,此页面罗列了“Machine Learning Introduction”“ModelArts Python Sdk”的示例。ModelArts提供的所有示例说明如下表所示。每个示例提供了详细的说明,您可以单击右侧的“Preview”预览示例。
    图1 进入ModelArts Examples

    表1 Machine learning introduction示例

    示例名称

    描述

    mxnet_mnist_digit_recognition_train.ipynb

    本示例介绍使用MXNet实现MNIST数据集的手写数字图像识别应用,主要是完成训练脚本的开发。

    mxnet_object_detection.ipynb

    本示例基于MXNet引擎搭建目标检测yolo-v3模型, 将其应用到"云宝"的检测中。

    sklearn_bank_loan_prediction_bayes_classification.ipynb

    本示例基于XGBoost-Sklearn的Naive Bayes(朴素贝叶斯)分类器,预测客户是否有银行贷款的意向。

    sklearn_collaborative_filtering_for_movie_recommender.ipynb

    本示例基于XGBoost-Sklearn引擎计算相似矩阵,结合影评数据集实现电影推荐系统。

    sklearn_diabetes_prediciton_logistic_regression.ipynb

    本示例基于XGBoost-Sklearn逻辑回归(Logistic Regression), 预测人们是否患糖尿病。

    sklearn_image_compression_k-means_clustering.ipynb

    本示例基于XGBoost-Sklearn聚类算法k-means实现对图像的压缩。

    tensorflow_image_segmentation_with_mask_rcnn_py36.ipynb

    本示例基于TensorFlow实现对Mask-RCNN模型进行训练,实现图像分割。

    表2 ModelArts Python SDK示例

    示例名称

    描述

    mxnet_face_recognition.ipynb

    本示例基于Modelarts SDK功能,利用MXNet引擎,端到端实现人脸识别项目的一站式开发。

    mxnet_mnist_digit_recognition.ipynb

    本示例基于Modelarts SDK功能,利用MXNet引擎,端到端实现手写数字识别项目的一站式开发,包括数据管理、提交训练作业、导入模型、部署在线服务和在线预测。

    obs_management_with_sdk.ipynb

    本示例基于Modelarts SDK的OBS管理功能,展示SDK对OBS的增删改等操作。

    pytorch_text_sentiment_analysis_py36.ipynb

    本示例基于PyTorch引擎训练模型,实现文本情感分析。

    mxnet_digit_recognition_local_mode.ipynb

    本示例基于Modelarts SDK功能,利用MXNet引擎,端到端实现手写数字识别项目的一站式开发,在线训练、本地推理、快速验证模型。

使用ModelArts Examples

  1. 在Notebook列表中,创建并打开一个Notebook,或者直接打开已有的Notebook。
  2. 在Jupyter页面中,单击“ModelArts Examples”页签,选择需要使用的示例,单击示例右侧的“Use”
  3. 在弹出的“Create a copy in your home directory”对话框中,设置新的“ipynb”文件名称,也可以直接使用默认文件,然后单击“Create copy”保存并打开新的“ipynb”文件。打开的示例文件如图3所示。
    使用示例是指将示例文件创建一个副本,其代码内容与示例一致。
    图2 创建示例副本
    图3 打开示例文件
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