评估报告参考 图像分类模型评估报告 模型评估报告内容说明 模型训练完成后我们可以在模型列表中看到模型效果及查看模型评估报告的入口。进入模型评估报告页面,我们可以看到整体报告内容中包含以下几个区域内容: 模型基本信息 在这个部分可以选择应用类型、训练版本 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明,包括基本结论、
快速训练一个模型 简介 本文档介绍使用EasyDL零售版商品检测快速训练一个识别可口可乐的商品检测模型,基本流程如下: 1.创建模型 2.创建SKU 3.上传和标注训练数据 4.训练模型 5.发布模型 6.使用模型API 步骤1.创建模型 这个步骤将会介绍如何创建模型 进入创建模型页面 在 EasyDL零售版商品检测产
行预测 接入摄像头 使用接入摄像头功能首先需要添加摄像头并创建告警规则,请参考第②步和第③步,完成后按照第④步操作 注:服务启动后也可参考「模型发布」模块的技术文档进行开发使用,本文档主要介绍IEC使用功能 ②添加摄像头 导航栏点击「我的摄像头」-「添加摄像头」,定义摄像头名称、备注后即可添加摄像头。
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。
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
【立即使用】 跳转至EasyDL控制台 在EasyDL控制台中点击【创建应用】 信息填写完成后点击【立即创建】 创建完成后即刻在应用列表页获取到AK SK密钥 在获取到 API KEY 以及 Secret KEY 后,我们就可以写一个示例代码调用我们之前创建并训练完成酒店评论文本分类模型 准备开发环境
新建』,在弹出框中填写公司/个人信息以及项目信息,示例如下: 填写基础信息 填写项目信息 3、对 Notebook 任务操作入口中点击『配置』进行资源配置,示例如下: 选择开发语言、AI 框架,由于本次采用 PaddleDetection 进行演示,所以需要选择 python3.7、
控制台 获取序列号 按设备获得授权并使用SDK时,每部署一个项目,即可新增2个序列号: Android或iOS操作系统的SDK可以选择按产品线激活,序列号与包名(Package Name/Bundle ID)绑定: ③ 本地运行SDK,并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档
五、文本智能标注原理说明 训练模型过程中,通常需要经历数据集准备(标注)、任务网络配置开发、模型的训练和部署等重要过程。很多时候,模型训练在数据准备阶段遇到数据量不足的问题,使模型开发过程迟迟不能启动。 平台推出的文本智能标注功能,目标是通过少量的已标注数据样本,来获得大规模的智能标注数据,通过减少人工逐一校验的工作,使用智能标注数据来训练小型网络模型,以获得效果和性能更优的模型预测服务。
取序列号 按单台设备获得授权并使用SDK时: Android或iOS操作系统的SDK可以选择按产品线激活(仅支持开发手机APP),序列号与包名(Package Name/Bundle ID)绑定: ③ 本地运行SDK,并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档