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 fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images

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# 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args.data_url) # 分别创建训练和验证数据集 dataset1

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e_a_MNIST_Dataset_Recognition_Application\codes”目录中获取到训练代码文件“train_mnist.py”。 数据集案例请参考：从MNIST官网下载“Mnist-Data-Set”数据集至本地，然后解压zip包，将“Mnist-Dat

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算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地，OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size:

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unicode_literals import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train

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# 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args.data_url) # 分别创建训练和验证数据集 dataset1

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训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径；训练输出选择对应的OBS路径。 训练代码正文和保存模型 训练代码正文和保存模型涉及的代码与您使用的AI引擎密切相关，以下案例以Tensorflow框架为例。案例中使用到的“mnist.npz”文件需要提前下载并上传至OBS桶中，训练输入为“mnist.npz”所在OBS路径。

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添加TXT类型记录集 操作场景 TXT类型记录集常用于对 域名 进行标识和说明，可填写任意的信息。主要用于以下场景： 记录DKIM的公钥，用于反电子邮件欺诈。 用于记录域名所有者身份信息，用于域名找回。 更多关于记录集类型的介绍，请参见记录集类型及配置规则。 操作步骤 进入云解析服务控制台。

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从OBS导入 CS V、TXT数据 创建访问密钥（AK和SK） 上传数据到OBS 创建OBS外表 执行导入数据 处理导入错误 OBS导入数据示例 父主题： 从OBS并行导入数据

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步骤三 上传txt验证文件 约束与限制 请使用已备案域名和已认证公众号进行操作。 请使用微信7.0.12及以上版本、系统iOS 10.3及以上版本、Android 5.0及以上版本进行操作。 操作步骤 登录公众号管理后台，在左侧导航“设置>公众号设置>功能设置”中，选择JS接口安全域名，单击“设置”按钮。

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导出CSV、TXT数据到OBS 规划导出数据 创建OBS外表 执行导出 示例 父主题： 导出数据到OBS

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word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT]

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word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT]

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“主机记录”：将1.d中复制的TXT记录粘贴到文本框中。 “类型”：选择“TXT-设置文本记录”。 “别名”：选择“否”。 “线路类型”：全网默认。 “TTL(秒)”：一般建议设置为5分钟，TTL值越大，则DNS记录的同步和更新越慢。 “值”：将1.d中复制的TXT记录加上引号后粘贴在对

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data_url String 训练作业的数据集。 dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version_id String 训练作业的数据集版本ID。 data_source JSON Array 训练作业使用的多数据集。详情请查看表4。 engine_type

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as-datasets/mnist.npz，下载“mnist.npz”文件并上传至OBS桶的“obs://test-modelarts/tensorflow/data/”文件夹下。 Step3 准备训练脚本并上传至OBS 准备本案例所需的训练脚本mnist.py，并上传至OBS桶

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COMMENTS_114732_result.txt │ COMMENTS_114745.txt │ COMMENTS_114745_result.txt │ COMMENTS_114945.txt │

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设置镜像的对外服务接口，推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动 自定义镜像 ，在容器中获取容器IP。 请求示例

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data-url: obs://your-bucket/mnist/dataset/MNIST/ code-dir: obs://your-bucket/mnist/code/ log-url: obs://your-bucket/mnist/logs/ ##[Optional] Uncomment

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as-datasets/mnist.npz，下载“mnist.npz”文件并上传至OBS桶的“obs://test-modelarts/tensorflow/data/”文件夹下。 Step3 准备训练脚本并上传至OBS 准备本案例所需的训练脚本mnist.py，并上传至OBS桶

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不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，建议训练数据集保证每类图片超过100张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 OBS上传文件规范

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