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MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集,大部分识别算法都会基于它进行训练和验证。MNIST数据集包含0~9这10种数字,每一种数字都包含大量不同形态的手写数字图片训练集,分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片,测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的来自:百科但是可以参考如下操作方式,将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 1.分别将数据集A和数据集B进行发布。 2.发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。 3.创建一个空数据集C,即无任何输出,其输入位置选择一个空的 OBS 文件夹。来自:专题
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本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练,快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络; 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试; 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要来自:百科Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型(手写数字识别) 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字 图像识别 ,示例采用的数据集为MNIST官方来自:专题华为云 函数工作流 FunctionGraph 是一种基于事件驱动的函数托管服务,在保证高可用性和可扩展性的前提下,用户无需发放和管理服务器,即可运行代码。适用于事件触发数据处理、Web应用程序和后端、AIGC、科学计算、渲染等典型场景,助力企业极简的开发部署、极快的自动弹性,以及极低来自:百科