图像分类WindowsSDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类WindowsSDK集成文档 简介 本文档介绍图像分类通用小型设备Windows SDK的使用方法。 硬件支持： Intel CPU 普通版 * x86_64 CPU 加速版 - Intel Xeon with AVX2 and AVX512 - Intel Core Processors with AVX2 - Intel Atom Processors with SSE * - AMD
物体检测模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测模型如何提升效果 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此我们设计了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，获得更好的模型效果。 注意：如果模型已经是上线状态（包括已付费的模型服务），依然支持模型迭代。只需要在训练完毕后发布新的版本，就可以获得更
高级调参模式算法适配硬件 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
高级调参模式算法适配硬件 图像分类 物体检测 实例分割 语义分割
图像分类数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数据/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在右侧标签列表选择标签即可完成标注。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 标注技巧说明 快速标
TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras layers = tf . layers t
TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： tf train demo import tensorflow as tf import os mnist = tf . keras . datasets . mnist work_path =
文本实体抽取数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择数据标注状态为“无标注信息”。平台暂不支持上传有标注信息的数据。 img 本地上
Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
通用类模型API参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
通用类模型API参考 通用接口规范参考 自定义作业产出的模型进行公有云部署时，不具有统一的标准接口规范，根基不同的算法框架，提供通用接口规范参考。 Paddle：请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow：请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查看TensorFlow框架模型的API参考 Pytorch：请在 《Pytorc
图像智能标注介绍说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像智能标注介绍说明 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后，系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下，只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。与标注所有数据后训练相比，模型效果几乎等同 整体流程以物体检测的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动物体检测数据集的智能标注前，请先检查一下是否已满足以下条件： 所有需要识别的标签都已创建 每个标签的标注框数
