# print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术，可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大，模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小，

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密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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图3 填充设置 视觉映射 显示/隐藏视觉映射：单击“标签”右侧的勾选框，表示显示视觉映射，表示隐藏视觉映射。 方向：单击下拉选项设置视觉映射的映射方向，可以设置为水平或垂直。 映射类型：单击下拉选项设置视觉映射的映射类型，可以设置为连续型或自定义范围。 宽度：设置视觉映射的宽度。 高度：设置视觉映射的高度。

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边线选项：设置边线的颜色和宽度。 视觉映射 通过配置视觉映射，地图上的数据可以被划分为不同的颜色区间，进而直观地展示数据的分布。 当勾选框时，显示视觉映射。支持设置视觉映射图例的方向、宽度、高度、左侧、底部、间距等。 映射类型：单击下拉选项设置视觉映射的映射类型，包括连续型和自定义范围。

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建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建训练数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。

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在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。

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可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。

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