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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。
开发Workflow命令参考 开发Workflow的核心概念介绍 配置Workflow参数 配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow
针对使用预置算法创建训练作业,无需任何配置,即可查看此评估结果(由于每个模型情况不同,系统将自动根据您的模型指标情况,给出一些调优建议,请仔细阅读界面中的建议和指导,对您的模型进行进一步的调优)。
= 0: return print(s, end='\n' if nl else '') log('Model: %s' % args.model) log('Batch size: %d' % args.batch_size) device = 'GPU
订阅完成后,单击“前往控制台”,选择云服务区域为“华北-北京四”,单击“确定”后系统页面会自动跳转至“算法管理>我的订阅”。单击“产品名称”列的小圆点选中该算法,下方白色提示框会显示所选算法的基本信息和版本列表。
API方式 如果您需要将ModelArts Standard集成到第三方系统,用于二次开发,请使用API方式访问ModelArts,具体操作和API详细描述,请参见《API参考》。
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel
MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 问题现象 使用kv_store = mxnet.kv.create('dist_async')方式创建“kvstore”时程序被阻塞。如,执行如下代码,如果无法输出“end”,表明程序阻塞。 print('start') kv_store
日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer” 问题现象 在使用keras时,升级版本>=2.3.0之后,之前跑通的代码出现如下报错: TypeError: Unexpected keyword argument passed
在一个Volume对象中,nfs、pacific、pfs同时只能配置一个 否 NFS pacific pacific文件系统对象,在一个Volume对象中,nfs、pacific、pfs同时只能配置一个 否 Placeholder pfs OBS并行文件系统对象,在一个Volume
梯度监控 梯度监控工具提供了将模型梯度数据导出的能力。使用梯度监控工具,可以实现对训练过程模型每一层梯度信息进行监控,目前支持两种能力: 将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来,用以分析问题,例如检测确定性问题,使用训练状态监控工具监控NPU
日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行,在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError
使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法
开发环境提示空间不足,如何解决? 问题现象 开发环境提示空间不足。 原因分析 开发环境空间不足。 解决方法 当提示空间不足时,推荐使用EVS类型的Notebook实例。 参考如何在Notebook中上传下载OBS文件?操作指导,针对原有的Notebook,首先将代码和数据上传至OBS
通过输入“nvidia-smi -q -d TEMPERATURE”命令, 查看TEMP参数是否存在异常, 如果温度过高,会导致训练性能下降。 父主题: 训练作业性能问题
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--gpu-memory-utilization:0~1之间的float,实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。
requests.post(url, headers=self.headers, data=json.dumps(body), verify=False) print(json.dumps(response.json(), indent=1)) return
feature String 规格类别,可选值如下: DEFAULT:CodeLab规格。 NOTEBOOK:Notebook规格。 free Boolean 是否为免费规格。 gpu GPUInfo object GPU信息。 id String 规格ID。