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
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
文字识别API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文字识别API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可在百度智能云控制台内 提交工单 接口描述 基于自定义训练出的文字识别模型，实现个性化文字识别。模型训练完毕后发布可获得定制化文字识别API。
训练时长设置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
训练时长设置参考 运行环境说明 目前 BML 支持选择GPU P4、GPU P40、GPU V100三种运行环境，性能从高到低为V100＞P40＞P4。具体规格说明如下： 机型 规格说明 GPU V100 TeslaGPU_V100_16G显存单卡_12核CPU_56G内存 GPU P40 TeslaGPU_P40_2
从训练任务导入模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务，已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下
产品功能 - 多用户访问控制 | 百度智能云文档
IAM提供了支持SAML2.0标准协议的联合身份管理功能，你可以通过简单的配置将企业的内部身份管理系统与百度智能云的账户系统实现联通，详细功能请参见 外部账号接入 。 审计支持 IAM的关键用户操作行为已经纳入百度智能云 云审计 BCT 中，你可以查询账户内用户90天内的操作记录，也可以创建跟踪，以实现长期的审计记录存储。
如何操作ICP网站备案？ - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
如果您的主体已在百度智能云完成备案，现需要新增网站；或者您的主体没有在百度智能云进行过备案，而是通过其他服务商完成备案，需要在百度智能云备案一个新网站，则您应当完成「 新增网站 」备案。 更多备案相关指引，请参见「 备案帮助 」，也可以咨询备案专线：400-920-8999 转 3号键
自定义作业简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自定义作业简介 自定义作业简介 自定义作业提供高性能的计算环境，用于进行大规模分布式的模型训练及优化。您可以使用不同框架，编写代码进行多轮训练和迭代，将结果输出到BOS对象存储，或者发布模型到模型仓库。 训练方式简介 自定义作业预置的训练环境支持机器学习和深度学习常用的python库。您可以将代码文件和数据集存储在您的
自动搜索作业简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动搜索作业简介 自动搜索作业简介 超参搜索是机器学习/深度学习技术中的关键一环，无论是机器学习的树模型参数、特征选择、还是深度学习的学习率/权重衰减等等，甚至于网络结构的选择，都会涉及到搜索最优参数的需求。传统的人工超参搜索需要有经验的工程师耗费大量的时间和精力进行手动调优，而自动超参搜索能够在节省人力的情况下，自动
文字识别任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文字识别任务简介 文字识别模型类型 文字识别模型即是常说的OCR模型，预置模型调参目前提供了通用的全文本识别场景，可以应对常规的文字识别任务，且支持多种文字。 文字识别模型应用场景 纸质文档电子化 通用文字识别模型支持针对多语种的纸质文档进行电子化，开发者可以采集文档图片并标注，对模型进行训练，从而实现纸质文档的自动电
