# print tensorflow version print(tf.__version__) 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

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] ) 基于数据集创建节点，构建数据集导入节点 使用场景：数据集创建节点的输出作为数据集导入节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 通过DatasetImportStep将指定路径下的数据导入到数据集中，输出数据集对象 # 定义OBS数据对象

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较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建数据集。 父主题：

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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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内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100

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project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID，最大32位，由字母和数字组成 dataset_id 是 String 数据集id，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选

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（可选）新建目录 操作场景 为了便于集中管理数据集，可以为数据集指定目录。 新建一个目录 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“数据集 > 全部”。 单击“所有数据集”，再单击，选择“新增目录”。 在

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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终止条件 迭代次数 时间 超参配置 数据集超参 配置数据集实例的超参。 通过调用SDK（get_hyper_param）获取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、验证数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”或图标，来增加或删除数据集超参。 详细SDK说明，请在模型训练

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产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z a~z）开头，由字母、数字（0~9）、下划线“_”、“-”组成，不能以下划线结尾，且长度为[1-50]个字符。 工程描述 特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发平台 特征工程处理数据集的计算平台JupyterLab。 规格

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（可选）新建目录 操作场景 为了便于集中管理数据集，可以为数据集指定目录。 新建一个目录 参考如何登录AstroCanvas中操作，登录AstroCanvas界面。 在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“数据集 > 全部”。 单击“所有数据集”，再单击，选择“新增目录”。 在

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预置常用模型和算法，您可以直接获取使用。您也可以将自己开发的模型、算法或数据集分享至市场，共享给个人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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name="create_dataset",# 数据集创建节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="数据集创建", # 标题信息，不填默认使用name值

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建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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多的合理合成路径；路径数量减少，可能会有部分合理路径未展示。默认值50，取值范围1-50。 最大搜索深度：深度增加，每一个路径可进行搜索的深度限制增加，作业运行时间可能延长；深度减少，部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5，取值范围3-12。 最大搜索时间：合成路径规划的搜

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”。 在“修改数据集”页面，仅支持修改数据集描述、修改标签名称。 删除数据集 单个删除数据集： 在“知识库数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数据集列表勾选单个数据集，然后选择“操作”列的“删除”。 单击“确认”。 批量删除数据集： 在“知识库数据集”页面选择“我创建的”页签。

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