Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 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。
代码模板升级及迁移说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在新任务中进行逐一调整（关于新版代码模板的说明，详见下文） 三、新老版本的代码编辑模板区别说明 您可以通过了解旧版本的代码模板和新版本的代码模板的代码结构，来了解两版代码的编写逻辑，从而方便您将旧版本的代码迁移到新版本的代码模板中。
Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 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。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 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。
代码示例 对象存储（BOS）
代码示例 代码示例 示例代码以 Java 语言为例讲解美图 APP 的实现，代码分为 APP 客户端和应用服务器端两部分。 APP 客户端代码样例 APP 端代码主要包括 BOSClient 初始化、从 APP Server 端获取 BOS 信息、及上传文件到 BOS 三个功能模块。
XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost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。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： Python 复制 1 #!
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.zip点击 这里 下载。 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。
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 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。
运行代码 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
5 console . log ( execution ) 运行 JavaScript and TypeScript 代码 Python JavaScript 复制 1 from e2b_code_interpreter import Sandbox 2 3 # 创建一个沙箱 4 sbx = Sandbox . create ( ) 5 6 # 安装 axios 库，注意安装需要有外网权限
用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测，实例分割支持用多边形标注训练数据，且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
