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AI智能猜您想看：深度學(xué)習(xí)擾動(dòng)通過(guò)新的一種常用深度學(xué)習(xí)算法，生成高精度圖片，支持預(yù)測(cè)準(zhǔn)確識(shí)別準(zhǔn)確率。針對(duì)已有領(lǐng)域類算法，提供預(yù)置算法的新的模型訓(xùn)練，同時(shí)也支持自主上傳訓(xùn)練模型。算法訓(xùn)練過(guò)程中涉及了大量的模型，您可以根據(jù)訓(xùn)練代碼開(kāi)發(fā)習(xí)慣，自動(dòng)訓(xùn)練得到一個(gè)滿意的模型。使用過(guò)程中涉及到的訓(xùn)練模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，推薦您使用自己訓(xùn)練的訓(xùn)練，大大提高訓(xùn)練速度，同時(shí)還增加訓(xùn)練時(shí)間。使用過(guò)程中，需消耗資源，訓(xùn)練代碼中的參數(shù)，配合適配ModelArts的詳細(xì)介紹，用戶參考如下示例。
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AI智能猜您想看：在ModelArts中，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練輸出等關(guān)鍵信息。剛才會(huì)有此參數(shù)，“算法”指ModelArts支持TensorFlow。因此，請(qǐng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。只能選擇常用的標(biāo)注格式，“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型 數(shù)據(jù)集 支持進(jìn)行數(shù)據(jù)切分功能。可選“圖像分類”、“物體檢測(cè)”和“文本分類”類型數(shù)據(jù)集支持按照數(shù)據(jù)集類型進(jìn)行數(shù)據(jù)切分功能。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點(diǎn)擊此處查看更多AI智能猜您想看：可選“僅支持切分的數(shù)據(jù)集”、“僅支持未切分?jǐn)?shù)據(jù)集”和“無(wú)限制”。數(shù)據(jù)切分詳細(xì)內(nèi)容可參考發(fā)布數(shù)據(jù)版本。添加輸入數(shù)據(jù)配置用戶可以根據(jù)實(shí)際算法確定多個(gè)輸入數(shù)據(jù)來(lái)源。代碼路徑參數(shù)如果您的算法代碼中使用argparse解析train_url為訓(xùn)練輸出參數(shù)，則在創(chuàng)建的算法需要配置輸出數(shù)據(jù)參數(shù)為train_url。根據(jù)實(shí)際代碼中的訓(xùn)練輸出參數(shù)定義此處的名稱。
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