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Pytorch框架API调用文档 本文档主要说明使用Pytorch框架训练的模型部署到公有云后获得的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 接口描述 基于Pytorch深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/

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Body请求示例： { "image": "<base64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 image 是 string - 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 注意请去掉头部

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注意在添加时， 路由学习粒度”选择VPC；“关联至默认路由表”和“被学习至默认路由表”两个功能均选择关闭，在后续步骤中单独配置；“自动为实例配置指向TGW的路由”功能选择开启。 加载三个VPC完成后，网络实例管理页面如下图所示。 步骤二：配置CSN实例路由表 点击左侧边栏的“路由管理按钮”，进入路由管理页面。此时路由表列表中有一个default路由表，将default路由表定义为不可信路由表。

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创建及导入数据集 1、在官网界面点击【数据总览】，进入数据集操作界面。 2、进入创建数据集界面，选择好数据类型和标注类型等信息，点击完成。 3、数据集创建完成后，可以在数据总览界面看到刚才创建好的数据集ID。 4、点击【导入】，将自己要训练的数据集导入，如这里选择本地导入Excel文件方式导入数据集，点击添加文件，然后确认并返回，完成数据集的导入。

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数据采样比例』：使用超参搜索时，会对原始数据集进行采样后再训练，加快搜索速度。当数据集并不大时，不推荐采样哟，可能会影响最终效果，只有大数据量时才有使用采样的必要。 『最高mAP/最高准确率』：是指大家期望模型效果可以达到的mAP（物体检测）或准确率（图像分类）的值， 当试验中达到这个值了搜索就会停止，避免后续浪费搜索时间。

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Adam ( learning_rate = 0.001 ) # 一个minibatch中有64个数据 BATCH_SIZE = 64 # 每次读取训练集中的500个数据并随机打乱，传入batched reader中，batched reader 每次 yield 64个数据 train_reader = paddle . batch ( paddle . reader . shuffle ( reader_creator

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训练120条，测试30条，进行2,8分进行模型训练 # 每条数据类型为 x{nbarray} [6.4, 3.1, 5.5, 1.8] # 上传的数据储存在.

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init__ ( message ) self . error_code = error_code self . orig_error = orig_error class PredictWrapper ( object ) : 模型服务预测封装类，支持用户自定义对服务请求数据的预处理和模型预测结果的后处理函数 def __init__ ( self , model_path ,

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