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图像分类导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从本地导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据，可以在BML平台直接导入，方便直接进入后续训练环节。 向选定的数据集导入已标注好的数据有两种方式: 1、将单张图片和对应图片的标注信息以json格式上传 2、将BML其他数据集已经标注好的数据导入 从本地导入已标注数据 图像分类数据

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tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用

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Sklearn 0.23.2代码规范 Sklearn 0.23.2代码规范 基于Sklearn 0.23.2框架的结构化数据的多分类问题，训练数据集sklearn_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布

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自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。 您可以选择「随机搜索」，「贝叶斯搜索」，「进化算法」作为搜索策略进

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XGBoost框架API调用文档 本文档主要说明使用XGBoost框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于XGBoost机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/

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文字识别任务API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的文字识别模型，训练完毕后发布可获得定制API。 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用 2、应用列表页获取AK S

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物体检测导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从本地导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据，支持快速导入到BML，方便直接进入后续训练环节。 向选定的数据集导入已标注好的数据有两种方式: 1、将单张图片和对应图片的标注信息以json/xml格式上传 2、将BML中其他数据集已经标注好的数据导入 从本地导入已标注数据 物体检

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图像分类导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的图像分类数据集导入未标注数据（即原始图片）的方式有两种。一种为从本地选择图片文件；一种为其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 未标注数据-本地-上传图片 ，点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。 数据格式要求 1、图片类型为jpg

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