深度学习图像分类预处理 更多内容
  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 导入和预处理训练数据集

    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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  • 准备图像分类数据

    满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题: 使用自动学习实现图像分类

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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目有个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

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  • 模型训练

    模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 自动学习模型训练图片异常? 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 创建智能标注作业

    在标注作业列表中,选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业,单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例

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  • 自动学习/Workflow计费项

    。 示例:使用公共资源池运行自动学习作业。计费项:计算资源费用和标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习图像分类项目,在运行阶段,10:00:00-10:06:00完成了数据校验,10:06:00-10:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,

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  • 创建数据预处理作业

    数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据,和评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集,且在创建数据集时已定义字段的分布类型。注意预处理作业对数据集的发布状态无要求。

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  • 准备数据

    准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: Standard自动学习

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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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  • 标注图像分类数据

    删除后无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回自动学习的页面,在数据标注节点单击“继续运行”,工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图7 继续运行 父主题: 使用自动学习实现图像分类

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  • 部署图像分类服务

    服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,“在服务部署”节点,单击“实例详情”按钮,进入服务预测界面,在“预

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 实例重部署预处理

    署的预处理操作。 对于包含本地盘的实例,实例重部署操作会丢失所有本地盘上的数据,如果无需保留本地盘上的数据,可通过本操作实例重部署预处理。 如果需要保留本地盘上的数据,请勿授权,结束操作并联系技术支持进行处理。 操作步骤 实例重部署预处理,即在实例的/etc/fstab配置文件中为所有数据盘增加nofail参数。

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 受体预处理(Fasta格式)

    受体预处理(Fasta格式) 功能介绍 受体预处理(Fasta格式),用于前端计算预期扣费次数 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/receptor/fasta-preprocess

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  • 开发数据预处理作业

    接近正态分布。 添加预处理方法后,勾选添加预处理方法的字段,然后单击列表下方的“批量刷新分布”按键预览预处理结果,查看是否符合预期并进行预处理方法调试。直到预处理结果符合预期结果,则单击列表下方的“保存并执行”按键执行预处理。 图5 添加预处理方法 执行预处理结束后,页面跳转到作

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  • ModelArts入门实践

    ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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