物体检测创建模型 在导航【模型训练】中,点击训练模型,填写模型名称、所属行业、应用场景等信息,即可进入数据准备环节 操作示例: 注:1. 创建模型后可持续新增模型版本,因此不必每次训练模型都创建模型 2.目前单个用户在每种类型的模型下最多可创建10个模型,每个模型均支持多次训练。 3.如果您是企业用户,建议您按照真实企业信息进行填写,便于EasyDL团队后续更好的为您服务
这里比如给给这个项目起名为myedge 查看Logcat 有Android开发经验的用户可以跳过本段。
EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署,具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。
自然语言处理任务模型部署整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器上,通过API进行调用。 公有云API 训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入模型迭代的训练集,不断优化模型效果
高性能 Atlas 200 Atlas 200 Atlas 200DK 11ms EasyDL 物体检测 高精度 Atlas 200 Atlas 200 Atlas 200DK 31ms Release Notes 时间 版本 说明 2020.6.15 0.2 支持物体检测 2020.3.10 0.1 初始版本,支持图像分类 测试atlas 200的官方demo 请参见此处的 文档说明 , 搭建开发环境
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说明1 :按产品线授权的序列号适用于开发手机APP,序列号仅限在绑定的包名下使用 说明2 :如同一模型需同时购买iOS和Android包名的授权,需按2个产品线购买
字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id,用于问题定位 error_code 否 number 错误码,当请求错误时返回 error_msg 否 string 错误描述信息,当请求错误时返回 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2框架的MNIST图像分类,训练数据集tf_train_data2.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。 tensorflow1.13.2_autosearch.py示例
文本分类-多标签API调用文档 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本分类多标签模型,实现个性化文本分类。模型训练完毕后发布可获得定制化文本分类API 接口鉴权 1、在 BML——控