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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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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# 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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# 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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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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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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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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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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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。 训练代码完整示例 训练代码示例中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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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 = x_train

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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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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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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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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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大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 当数据集存在较多数据文件（即海量小文件），数据存储在OBS中，训练过程需反复从OBS中读取文件，导致训练过程一直在等待文件读取，效率低。 解决方法 建议将海量小文件，在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。

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

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dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”：表示使用OBS的数据。 “dataset”：表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。

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OCR服务识别结果可以转化为Word、TXT、pdf吗 OCR提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word、TXT、pdf格式。 父主题： API使用类

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2.txt 数据集最大100万个文件，单文件最大10GB，整个数据集最大10TB。详细标注说明请参见图像分类数据集标注文件说明。 图片+二分类标注（图片+txt格式） 要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应，标注文件txt中可以放单标签，也可以放多标签。具体示例如下：

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在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹，用于存放数据集和训练输出模型。 例如：创建命名为“test-modelarts2”的桶，创建文件夹“dataset-mnist”和“mnist-output”。训练作业使用的数据已上传至OBS，且OBS与ModelArts在同一区域。

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