tensorflow 简单预测 更多内容
  • 训练预测分析模型

    训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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  • 部署预测分析服务

    调试代码。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class,否则会导致预测失败。

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  • 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理

    动脚本run.sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图9 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图10 手写数字图片 图11 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 在CCE集群中部署使用Tensorflow

    cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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  • 新建预测外呼任务

    页面,“任务类型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务(基本信息)界面 配置基本信息。 任务名称:自定义任务名称。 主叫号码:选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务起止时间:任务开始时间和结束时间。 任务类型:选择预测外呼。从模板新建的外呼任

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  • 创建批量预测作业

    必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。

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  • 删除实时预测作业

    删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    率,在数据量不是很大的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:

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  • 简单表达式

    简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则,请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符,请参见比较操作符。 除比较操作符外,还可以使用以下句式结构: BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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  • 简单表达式

    简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则,请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符,请参见比较操作符。 除比较操作符外,还可以使用以下句式结构: BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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  • 创建简单模式工作空间

    创建简单模式工作空间 购买 DataArts Studio 实例的用户,系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”,并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间,也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 DataArts Studio实例内的工作空间作为成员管理

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  • 概要

    本章节主要讲解如何在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。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 时序预测学件

    时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题: 学件开发指南

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  • 删除批量预测作业

    删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 批量预测

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  • 编辑批量预测作业

    编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。

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  • 导入和预处理训练数据集

    导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程,创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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  • 创建实时预测作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面,选择实时预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”,选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后,勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业,然后勾选“选择模型”列表中对

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  • 创建联邦预测作业

    创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 简单表达式

    简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则,请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符,请参见比较操作符。 除比较操作符外,还可以使用以下句式结构: BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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