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。
features 是 array(number) - 单条特征数据,长度需和模型输入的特征总数相同 返回说明 返回body示例: { "log_id": xxx, "result": { "labels": [ { "categories":[1.0] } ] } } 返回参数: 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
Body请求示例: { "text": "<UTF-8编码数据>" } Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 text 是 string - 文本数据,UTF-8编码。
Body请求示例: { "text": "<UTF-8编码数据>", "top_num": 5 } Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 text 是 string - 文本数据,UTF-8编码。
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 =
Body请求示例: { "text_a": "<UTF-8编码数据>", "text_b": "<UTF-8编码数据>" } Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 text_a 是 string - 文本数据,UTF-8编码。
PFS路径 启动代码路径类型 + start_cmd 否 string - 启动命令 + image 否 string - 镜像,百度CCR镜像下必选,eg:/ns-project/paddle + tag 否 string - tag,百度CCR镜像下必选 + repository_id 否 string - BML平台绑定的仓库的ID,外部镜像下必选 dataset_config 是 map 数据集配置项
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 tf
Step2 创建文本智能标注任务 您可以在「智能标注」功能页面下,选中「自然语言」查看文本智能标注的流程概述和说明。 在页面上,通过点击「创建智能标注任务」来选择对应操作的数据集。选择「文本分类」任务,数据集选择您想智能标注的数据集。
站点验证功能只支持百度站点验证吗? 支持多种验证。如需添加多种第三方验证代码,则另起一行添加即可。