中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    tensorflow数据预处理 更多内容
  • 数据预处理

    数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题: 管理数据

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  • TensorFlow

    Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test

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  • Tensorflow

    Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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  • 开发数据预处理作业

    开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。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。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据,和评估/预测数据数据预处理作业选择的结构化数据集(包括

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  • 创建数据预处理作业

    散特征编码。 图1 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

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  • 预处理

    预处理 预处理模块简介 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式

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  • Tensorflow训练

    Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后,使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例,您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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  • TensorFlow 2.1

    tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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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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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 示例-预处理

    示例-预处理 预处理模块示例如下所示: import hilens import cv2 import numpy as np def run(): # 构造摄像头 cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面,自带摄像头获取图像为YUV格式

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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 定义预处理

    ,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面,您可以选择“预处理”逻辑快速处理图片,也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作,当前仅支持“自动旋转”操作,系统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向水平。

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  • 定义预处理

    ,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面,您可以“选择预处理逻辑”快速处理图片,也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作,当前仅支持“自动旋转”操作,系统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向正确。

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  • 定义预处理

    ,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 图1 多模板定义预处理 在右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作,当前仅支持“自动旋转”操作,系统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向正确。

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  • 受体预处理

    String 受体的数据源:外部网络数据(如R CS B在线数据库)、用户私有数据中心、承载租户公共数据(含样例/公共库)。 枚举值: EXTRANET PRIVATE PUBLIC RAW url 否 String 文件URL,当数据源为外部网络数据时为https地址;用户私有数据中心为项目路径、公共数据场景为obs地址。

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  • 定义预处理

    请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 图1 多模板定义预处理 在右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作,当前仅支持“自动旋转”操作,系统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向正确。

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  • 预处理模块

    预处理模块 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式 示例-预处理

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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

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