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: Python 复制 1 import os 2 import tensorflow as tf 3 import numpy a
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: Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5
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: Python 复制 1 #!
文本分类数据标注说明 文本标注 上传未标注文本后,进入到标注页面,您可以逐一查看每一篇未标注的文本,如下图: 设定分类对应的标签 创建标签后,即可以进行对文本的标注,在文本的上方标签字段处,会显示对应的分类标签,完成标注
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下,自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式示例代码 Python 复制 1 # -*
Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎,CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术,单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大
在BML使用外部镜像 资源池中除了可以关联容器镜像服务CCR外,用户也可以在资源池的镜像仓库中管理外部镜像。支持使用外部镜像的服务包括: 作业建模 在线服务 预测服务 外部镜像添加步骤 点击平台管理,进入资源池管理。 点击列表页的镜像仓库,进入镜像仓库列表中。 点击添加镜像仓库,用户输入外部镜像的镜像地址和账号密码后,
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
预留实例券 创建预留实例券 使用以下代码给指定创建预留实例券: Java 复制 1 import com . baidubce . BceClientConfiguration ; 2 import com . baidubce . Protocol ; 3 import com . baidubce . auth .
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,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。