文字识别离线SDK

创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件，创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储，以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket，并且存储用于训练的代码文件和数据集，创建一个空文件夹用于输出文件的存储 新建作业 在导航栏选择『自定义作业-训练作业』，进入训练作业的列表页。 点击『新

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查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：

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查看训练结果 当平台跑完NLP任务后，您可以点击“模型效果”进行查看 您可以选择对应任务的不同版本，查看不同的效果数据，如图，当前是V1版本的效果数据： 效果校验 平台提供了针对模型的校验工具，您可以通过上传文本，了解如何模型的识别效果，从而对模型进行校验 文本分类模型校验 您可以上传文本文件（txt格式），也可以直接在输入框中输入文本即可校验，见下图： 短文本匹配模型校验 您可输入两个文本，点击

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002-开始训练 运行 您在画布中配置好算子组件以及参数后，需点击画布上方的“运行”按钮，一键训练模型。

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006-回归算法 回归算法 DecisionTree回归 决策树（DecisionTree）回归是基于回归树的决策树模型。一个回归树对应着输入空间（特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。输入空间的划分是通过遍历所有输入变量，找到最优的切分变量和最优的切分点，将输入空间划分为两部分，然后重复这个操作得到；划分单元上的输出值是该单元内所有样本点的均值。 划分度量使用均方误差的方法。 输入 输入

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视觉任务简介 预置模型调参支持多种视觉任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 视觉模型类型 预置模型调参支持图像分类、物体检测及实例分割三类模型类型。 图像分类 识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适用于图片内容单一、需要给整张图片分类的场景。 物体检测 检测图中每个物体的位置、名称。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。 实例分割 对比物体检测，支持用多边形标注训练

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配置视觉任务 配置训练集及评测集 配置训练集 在添加任务备注后，在添加数据的位置选择添加训练集。 可选的数据集要求如下： 数据集标注类型与项目类型一致，如同为图像分类-单图单标签/物体检测-矩形框标注等 数据集数据量不为0； 数据集状态非智能标注中，非导入中 数据集状态支持导入多个数据集的多个标签， 如果选择标签名称一致，则相应数据内容会被合并 。 当一个项目新建了多个任务类型进行迭代训练时，训练

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015-图算法 图算法 FastUnfolding FastUnfolding 算法是基于模块度对社区划分的算法。FastUnfolding 算法是一种迭代的算法，主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 输入 输入数据集，包括源顶点列，目标顶点列，边权值列（可选）。 输出 输出结果数据集，包括两列：node（源/目标顶点名称），community（社区id），communit

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