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。

 
 

    python深度学习参数 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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  • 华为人工智能工程师培训

    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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  • 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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  • Python

    Secret等信息,具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests

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  • Python

    Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x,并完成环境配置。 打开命令行窗口,执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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  • Python

    Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例,发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中,可能会涉及个人数据的使

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  • Python

    Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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  • Python

    Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x,并完成环境配置。 打开命令行窗口,执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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  • Python

    Python 样例 发送短信(示例1)、发送分批短信(示例1) 发送短信(示例2)、发送分批短信(示例2) 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1(仅示例1引用) 请自行下载安装Python

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  • Python

    2018.3.5或以上版本,可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X,包含2.7.9),可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install

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  • Python

    用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框,在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句,选择Python脚本。

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  • Python

    information. >>> 如果未安装Python,请使用以下命令安装: yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令,安装推荐版本的kafka-python: pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗

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  • 迁移学习

    行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明,如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • Python

    下载SDK的最新版本。 获取并安装Python安装包(可使用2.7或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 获取并安装IntelliJ IDEA,如果未安装,请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件,如果未安装,请按照图1所示安装。

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  • Python

    Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x,并完成环境配置。 打开命令行窗口,执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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  • Python

    Secret等信息,具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装

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  • Python

    Python 开发事件函数 python模板 制作依赖包

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  • Python

    X版本,如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误,请下载并使用Python执行此文件,升级pip,然后再执行以上命令安装。

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