深度学习方法为图像分类实验报告 更多内容
  • 实验报告

    实验报告 实验报告记录了实验的操作信息及步骤完成状态。实验报告中可查看实验名称、实验开始和完成时间、实验内容、实验目标、完成状态、问题列表和过程记录等信息。 在实验报告界面中,点击左上角【返回我的实验】可返回我的实验页面,点击右上角【下载实验报告】可下载实验报告。 至此,相信您已

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  • 实验报告

    实验报告 实验界面中点击实验报告,可浏览该实验的实验内容、实验目标、实验步骤完成状态,及实验问题记录列表、过程记录等内容。 父主题: 实验界面介绍

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  • 查看实验报告

    单击“混沌工程>实验报告”,进入“实验报告”页面。 单击“混沌实验”/“混沌实验组”页签,可分别查看对应页签的实验报告。 单击实验报告所在行的“实验报告”,可跳转至具体的报告页面进行查看。 图1 实验报告 单击实验报告所在行的“删除”,单击“是”,可删除此条实验报告。 查看演练报告 登录MAS控制台。 单击“

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”“全面诊断”。

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合的学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • 完成实验

    实验详情页面分为左右两部分: 左边实验的基础信息,包含实验概述、实验手册和实验报告。 实验概述:包含了实验时长和实验的基本情况。 实验手册:是教大家如何一步一步完成实验的操作指引。 实验结果:实验报告是根据教学任务每人都必须提交的制式文档。 右侧开始实验按钮、实验最后的提交时间和提交实验报告。 开始实验。

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  • 下发实验

    下发实验 背景信息 实现教学任务,老师可将指定的实验下发给指定学生或全部学生。 操作流程 引用实验的基本操作流程如下: 操作步骤 进入Classroom的个人中心,在“教学空间 > 教学课程”中选择课堂,进入课堂详情。 选择“实验”页签,并选择目标实验。 单击进入“实验发布”页面,设置实验发布的必要信息。

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  • 深度学习模型预测

    模型及配置文件等需存储在用户的OBS中,路径格式"obs://your_ak:your_sk@obs.your_obs_region.xxx.com:443/your_model_path"。例如:模型存放在OBS上,桶名为dl_model,文件名为model.h5,则路径填写"obs://your_ak:your_sk@obs

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  • 班级管理

    左侧下拉选择实验,将展示实验相关记录和统计信息。 图8 实验 报告评定 实验记录列表操作栏的查看按钮,单击可进入实验报告页面,该页面展示了实验报告内容以及实验各步骤完成状态。已提交的实验报告,管理员可单击右上的成绩评定按钮评定成绩,可对当前报告下评语和打分: 图9 成绩评定 测验 左侧下拉选择测验,可切换至测验记录信息。

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  • 深度学习模型预测

    模型及配置文件等需存储在用户的OBS中,路径格式"obs://your_ak:your_sk@obs.your_obs_region.xxx.com:443/your_model_path"。例如:模型存放在OBS上,桶名为dl_model,文件名为model.h5,则路径填写"obs://your_ak:your_sk@obs

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  • 部署图像分类服务

    部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。

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  • 标注图像分类数据

    列表中选择已添加的标签。单击“确定”,完成选中图片的标注操作。例如,您可以选择多张图片,按照花朵种类将图片标注“tulips”。同样选择其他未标注分类图片,将其标注“sunflowers”、“roses”等。标注完成后,图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签,即一张图片不可以添加多个标签。

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  • 概要

    upyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 沙箱实践操作

    单击左侧的实验报告,将进入实践结果录入界面。 图5 实验报告 完成状态 完成状态通过上传凭证形式对本次实验进行状态控制。并将自动被统计到实验完成进度中,结束实验将自动提交本次实验报告。 过程记录 用户可单击+录入,也可以在实验过程中单击快速录入按钮进行录入。 实验报告管理 当实验

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  • 准备图像分类数据

    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,至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20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。 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。 数据上传至OBS 在本文档中,

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  • 训练图像分类模型

    参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 被用户标注某个分类的所有样本中,模型正确预测该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率

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  • 学院门户端

    户找到所需的功能入口。 另外,用户端还为用户提供了个人中心功能,方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中,用户可以查看个人的课程记录、试验进度以及实验报告管理等功能。用户端致力于用户提供一个完整的学习和实验管理平台,帮助用户提升学习效果和实践能力。 首页 在线课程 沙箱实践

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  • 创建图像分类项目

    图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArt

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    CodeArts IDE Online最佳实践汇总 本文汇总了基于CodeArts IDE Online常见应用场景的操作实践,每个实践提供详细的方案描述和操作指导。 表1 CodeArts IDE Online最佳实践一览表 最佳实践 说明 2-基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务

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  • 实验中记录和已完成记录

    查看已完成实验的实验方向、实验名称、开始时间、完成时间、实验进度和实验用时,点击右侧【再次实验】可再次进行实验,点击右侧【实验报告】按钮可查看该实验的实验报告。 父主题: 如何查看实验记录

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  • Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误

    Windows主机进行深度采集后磁盘信息空或磁盘信息错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后,查看磁盘信息空或磁盘信息显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致,从而导致采集磁盘信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决:

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