AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    keras 深度学习demo 更多内容
  • 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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  • 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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  • 创建和训练模型

    model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)

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  • 使用模型

    prediction probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single

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  • 导入和预处理训练数据集

    print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import

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  • 华为人工智能工程师培训

    2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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  • 是否支持Keras引擎?

    是否支持Keras引擎? 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署(即推理)暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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  • 示例Demo

    示例Demo 合约编译 Demo工程目录 父主题: Wasm合约开发(AssemblyScript)

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  • 示例Demo

    示例Demo 本节提供一个基于Java SDK的Demo,帮助开发自己的Java客户端应用程序。 可单击链接下载获取Java应用程序Demo,项目结构如下: 其中App文件即业务端调用的示例,Contract文件实现了通过合约对业务数据交互。对数据有修改的操作如插入和删除,需要调

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  • 下载demo

    下载demo 下载demo,解压并导入示例工程。 dc-driver: 此模块主要演示ot数采集成。 erp-integration:此模块主要演示It集成服务。 modbus-driver:此模块主要演示协议转换。 monitor-app:此模块主要演示数据处理。 父主题: 集成ModuleSDK(Java)

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  • 下载Demo

    下载Demo 首先参考创建工程的步骤创建新的工程。 复制Demo,解压并覆盖新建项目中的 main.c 文件。 最终的文件树应如下图所示。 MyCApp │ ├─main.c // 主程序 │ ├─lib // sdk库文件 │ │ ├─libmodule.so │ │ └─***

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  • 示例Demo

    示例Demo 合约编译 Demo工程目录 父主题: Wasm合约开发(AssemblyScript)

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  • 配置demo

    配置demo # resources.yaml - name: sdkCluster type: WiseCloud::MicroService::NuwaContainer properties: microserviceName: WiseCloudNuwaSDK

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  • Demo验证

    Demo验证 操作步骤 流程发布后,通过音视频工作台或者在线交谈工作台的入口进入业务引导菜单,查看定制信息部分是否正常展示。 父主题: 开发指南

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  • 下载Demo

    下载Demo 可参考创建工程的步骤创建新的工程,也可以下载Demo,解压并导入示例代码。 父主题: 集成ModuleSDK(C#)

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  • 示例Demo

    示例Demo GO SDK Demo Java SDK Demo Gateway Java Demo REST API Demo 父主题: Hyperledger Fabric增强版管理

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  • 示例Demo

    示例Demo Java语言示例Demo基于Java SDK开发,主要用于帮助开发人员理解并开发Java客户端应用程序,使用步骤如下: 单击链接获取Java客户端示例[链接]。 完成客户端初始化参数配置(App.java),进行使用(配置可参考SDK客户端配置)。 示例Demo项目结构如下:

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  • 开发自定义脚本

    例如:OBS路径“obs://obs-bucket/training-test/demo-code”作为代码目录,OBS路径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录,用户可以根据实际修改。

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  • 使用TensorFlow进行线性回归

    reduce_sum(tf.keras.losses.mean_squared_error(y, y_)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) optimizer = tf.keras.optimizers

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  • 示例Demo

    示例Demo 合约开发需要使用go mod,因此请确保GO111MODULE为on、镜像源配置。请确保可正常访问华为云镜像网站,环境设置命令如下 go env -w GO111MODULE=on go env -w GOPROXY=https://repo.huaweicloud

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  • 示例Demo

    com/repository/goproxy/ go env -w GONOSUMDB=* 示例Demo基于Go SDK开发,主要用于帮助开发人员理解并开发Go客户端应用程序,示例Demo下载链接。 Demo目录主要分为: main.go文件,为Go语言客户端主程序。 huaweichain

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