H2O Flow运行深度学习算法demo
（一）启动H2O
java
-jar h2o
.jar
-flow_dir /[ENTER_PATH_TO_FLOW_DIRECTORY_HERE
]
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-flow_dir 参数是为了指定flow在本地磁盘保存的位置。H2O有两种类型的参数
JVM argumentsH2O arguments
在浏览器打开http://localhost:54321,这就是H2O Flow的Web UI
（二）加载数据
这里使用MNIST数据集
整个数据集大致如下：
（三）解析数据
找到C785列数据，将Numeric类型改成Enum，作为response变量。
（四）建立模型
模型选择Deep Learning,然后设置它的一些参数
一些参数的意义：
Activation:这里选取了Tanh函数，可以用Gird搜索最佳Activation函数,目前H2O支持的Activation函数如下： hidden：设置隐层的大小 epochs:数据集迭代的次数，可以是分数 nfolds: 交叉验证的次数 response_column: 响应变量
（五）结果
保存模型到本地
