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/format_conversion.py ??5. 原理解釋與原理流程圖?? ??5.1 Serverless 圖片處理流程圖?? [用戶上傳圖片至OSS] → [OSS觸發(fā)FC函數(shù)] → [FC函數(shù)下載圖片至臨時(shí)存儲(chǔ)] → [執(zhí)行圖片處理邏輯(壓縮/格式轉(zhuǎn)換/水?。 → [上傳處理結(jié)果至OSS新路徑]
請(qǐng)問(wèn),部署的在線服務(wù),輸入的圖片大小有限制嗎?
1.界面配置,準(zhǔn)備好文件輸入組件及一個(gè)空白的頁(yè)面面板:2.在js腳本中通過(guò)監(jiān)聽(tīng)文件輸入組件的valueChange事件動(dòng)態(tài)設(shè)置頁(yè)面面板中img元素的src屬性(細(xì)節(jié)css樣式自己根據(jù)需要設(shè)置):3.頁(yè)面預(yù)覽效果
在線學(xué)習(xí)真的太方便了。
【十行代碼遷移學(xué)習(xí)】:十行代碼完成圖片分類、文本分類的遷移學(xué)習(xí)任務(wù) 【跨平臺(tái)兼容性】:可運(yùn)行于Linux、Windows、MacOS等多種操作系統(tǒng) 文心ERNIE-ViLG介紹 文心ERNIE-ViLG參數(shù)規(guī)模達(dá)到100億,是目前為止全球最大規(guī)模中文跨模態(tài)生成模型,在文本生成圖像、圖像描述等跨模態(tài)
順利完成實(shí)驗(yàn)!不得不說(shuō)在線notebook實(shí)驗(yàn)教程十分好上手操作,本次圖片分類實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練精度達(dá)到了96.3%!希望之后的教程繼續(xù)出在線實(shí)驗(yàn)樣例!郵箱:znj254423959@163.com
趁著學(xué)習(xí)了MindSpore課程的熱度,趕緊完成這個(gè)練習(xí),就當(dāng)是鞏固了不得不說(shuō),上手還是挺容易的,不過(guò)要深入就需要下點(diǎn)功夫了比如網(wǎng)絡(luò)里面的ReLU和Softmax,這兩個(gè)其實(shí)參數(shù)是不同的,折騰了好久才發(fā)現(xiàn),ReLU里面的注釋用法是錯(cuò)的郵箱:liujunpeng2@huawei.com
gaobaoru2010@163.com
1.前提:繼續(xù)上次帖子cid:link_0問(wèn)題解決后遇到的新問(wèn)題2.問(wèn)題:部署在線服務(wù)后發(fā)現(xiàn)有的圖片可以進(jìn)行預(yù)測(cè)成功,但有的圖片卻不能預(yù)測(cè)成功,感覺(jué)很奇怪,是圖片處理的問(wèn)題還是平臺(tái)的問(wèn)題呢??日志:2022-08-20 06:37:16 UTC [MainThread ] -
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郵箱:2459001312@qq.com在線體驗(yàn)了一下mindspore的深度學(xué)習(xí)框架,體驗(yàn)挺好的,順利完成了代碼。建議:在嘗試修改代碼的過(guò)程中發(fā)現(xiàn),只是把lenet中的激活函數(shù)從RELU換為leakrelu,sigmoid,tanh都會(huì)報(bào)錯(cuò)(如下圖所示),我理解激活函數(shù)并不會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)
yangsen3@huawei.com
郵箱:wanshaoyun@huawei.com
教程很詳細(xì),對(duì)于我這樣剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的新人來(lái)說(shuō)很友好。說(shuō)幾個(gè)我在使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題:點(diǎn)擊運(yùn)行后,有些代碼塊如果沒(méi)有打印,則不顯示當(dāng)前代碼塊的運(yùn)行狀態(tài),建議提示 running/done 等提示信息。代碼修改后,點(diǎn)擊保存按鈕,頁(yè)面上方會(huì)提示“自動(dòng)保存失敗!”及“Request Entity
t(size); // 繪制改變大小的圖片 [img drawInRect:CGRectMake(0, 0, size.width, size.height)]; // 從當(dāng)前context中創(chuàng)建一個(gè)改變大小后的圖片 UIImage* scaledImage
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先來(lái)上圖,有圖有真相哈:首先,不得不說(shuō)這個(gè)在線運(yùn)行非常好,在學(xué)習(xí)教程的同時(shí),還可以親手實(shí)踐,運(yùn)行代碼,及時(shí)得到驗(yàn)證和反饋,大大加速了學(xué)習(xí)的進(jìn)度,提升學(xué)習(xí)效果,很棒的創(chuàng)意,期待更多案例推出哈;在這里,我們是實(shí)現(xiàn)的AI中很基礎(chǔ)的圖片分類,使用了數(shù)據(jù)集界的“Hello World !”——MNIST
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