Azure机器学习——动手实验02：使用云上GPU资源训练一个图像分类模型一、使用前提二、连接和初始化工作区三、创建试验四、创建计算资源五、数据集六、创建运行脚本七、设置试验运行环境八、提交试验九、监控试验运行状态十、查看运行结果（Run object）十一、下载模型十二、在测试集上评估模型十三、总结
使用云上GPU资源训练一个图像分类模型一、使用前提二、连接和初始化工作区三、创建试验四、创建计算资源五、数据集下载MNIST数据集示例图片创建和注册数据集六、创建运行脚本七、设置试验运行环境设置试验Python环境TensorFlow估计器（Estimator）八、提交试验在计算机视觉中使用GPU计算资源可以大大加速模型的训练过程。如果本地没有GPU资源，可以通过Azure机器学习利用Azure...
