人脸离线识别SDK Linux ARM版

使用训练作业训练模型 使用训练作业训练模型 训练作业训练提供多种开源框架和优质的训练资源。您可以上传代码文件，数据集到BOS对象存储，通过训练作业完成训练后，训练结果会输出到BOS中的指定位置。 基本信息 填写作业名称和备注信息。作业名称填写完成后，训练作业才可以保存。 算法配置 选择算法框架：选择训练代码文件使用的算法框架，目前BML支持Paddle，TensorFlow，Pytorch，Skl

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003-查看模型特征溯源 可视化建模提供特征溯源功能，对模型可用特征进行可视化溯源。 如果数据集组件到算法组件的路径中仅包含“数据处理组件（除‘Python数据处理组件’）”或“特征工程组件（除‘Python特征工程组件’）”，则可以生成特征溯源信息。 算法组件运行成功后，点击鼠标右键，选择“特征溯源”查看。 在弹出的界面中选择需要查看的特征名称，查看对应的溯源信息。

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图像分类服务器API集成文档 本文档主要说明定制化图像分类模型发布为本地服务器API（通过API部署包实现）后如何使用。如还未训练模型，请先前往 EasyDL 进行训练。 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 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 部署包使用说明 部署方法 EasyDL定制化图像分类模型的服务器API通过EasyPack实现，目前提供单机

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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

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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

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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 # -*- coding:utf-8 -*- xgboost train demo import

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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，即保存在该资源池下的镜像仓库列表中。 使用外部镜像 在训练作业、自动搜索作业、在

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批量预测(用户资源池)API 批量预测API 本文将介绍批量预测（用户资源池）的API，您如果是初次使用相关产品，可以参考 相关指南 。 鉴权机制 在使用API前，您需要完成鉴权操作，可以参考 鉴权认证机制 中的介绍。 接口详细介绍 平台开放了5个API供用户调用： 批量预测-创建 批量预测-停止 批量预测-删除 批量预测-作业列表 批量预测-作业详情 【批量预测-创建】 接口： https://

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