DLS深度学习训练

    深度学习操作流程分为4步即准备数据、训练模型，预测结果，查看结果

1. 准备数据

  1.1 进入Kaggle官网竞赛界面，下载数据集；

  1.2 将解压后的数据上传至华为云OBS桶，假设OBS桶的路径s3://automation/data/

  1.3 登录“深度学习服务”管理控制台，创建开发环境；

  1.4 进入 Jupyter Notebok开发环境代码开发界面，在cell中运行数据转换代码，代码运行成功后将          在“s3://automation/data/”目录下生成如下三个文件

2.训练模型

  2.1 基于MoXing编写模型训练脚本；

  2.2 将模型训练脚本上传至华为云OBS桶

  2.3 在 "深度学习服务管理"控制台，创建并提交训练作业

3. 预测结果

  3.1 在训练完成后，在s3://automation/log”目录下生成模型文件

  3.2 我们使用训练作业进行一次性预测，相关的预测操作也在“train_iceberg.py”，创建并提交训      练作业

  3.3 在“automation/log” 目录下，能看到用于保存预测结果的"submission.csv"文件。

4. 提交预测结果

  4.1 登录Kaggle “Statoil/C-CORE Iceberg Classifier Challenge”竞赛界面，提交预测结果

   “submission.csv”文件，得到预测结果的错误率。