导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

查看更多 →

略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

查看更多 →

设置实例容灾切换的故障节点比例 功能介绍 设置实例容灾切换的故障节点比例。 接口约束 该接口支持GeminiDB Cassandra数据库实例。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

查看更多 →

“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行

查看更多 →

自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

查看更多 →

测试（免费）证书与收费证书的区别 所有SSL证书都具备SSL加密传输功能，都可通过https访问网站，在浏览器上显示安全锁标志。 本章节将介绍免费证书和收费证书的区别。 表1 测试证书和收费证书的区别 区别项 测试证书 收费证书 安全等级 一般 高 证书运行环境的兼容性 一般 高

查看更多 →

略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

查看更多 →

验证集 选择验证集中的部分时间数据，验证集数据不能跟训练集数据重合。 高空层次 设置训练数据的高空层次信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空层次，训练任务会根据您配置的高空层次对模型重新进行训练。 高空变量 设置训练数据的高空变量信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去

查看更多 →

在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite

查看更多 →

“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行

查看更多 →

Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这

查看更多 →

CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划 资源 主要性能参数 参数说明 本示例规划

查看更多 →

测试经理根据缺陷分析输出的产品质量情况，测试用例执行情况编写测试报告； 测试报告应侧重于经过测试后对产品质量状况的分析和报告；测试执行过程的总结建议纳入阶段结束评估报告中。 缺陷分析报告 度量表 测试报告 测试评估 在一轮测试或者一个迭代测试完成，并进行了度量分析后，测试经理可组

查看更多 →

测试设计流程与实践 华为云CodeArts TestPlan的测试设计功能，覆盖了测试需求分析与计划、测试方案设计两个阶段，在这两个阶段： 测试经理基于产品层面的设计需求和规格，根据测试工程方法建立详细的、归一化的测试规格，作为测试任务分解分配的基础，回答我们要测试什么的问题；

查看更多 →

Online中使用TensorFlow和Jupyter 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

查看更多 →

略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

查看更多 →

Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imb

查看更多 →

面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域的文本框中，输入需测试的文本。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加数据并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。

查看更多 →

增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

查看更多 →

训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业参数有两种来源，包括后台自动生成的参数和用户手动输入的参数。具体获取方式如下： 创建训练作业时，“输入”支持配置训练的输入参数名称（一般设置为“data_url”），以及输入数据的存储位置，“输出”支持配置训练的输出参数名称（

查看更多 →

性能测试服务分析报告中的TPS和其他工具测试的系统处理能力是否相同？ 性能测试服务中TPS的统计规则为每个统计周期（10s内），平均每秒获取到响应的请求报文数量。比如10s内共有1000个请求获取到了响应，那么TPS即为100 TPS。有些测试工具统计的是每秒发出的请求数量，这样

查看更多 →