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"DI-job-202412022313-hlyh5", "type" : "train", "namespace" : "os-pool-train-d910b-memarts1-1ccf4b30179b", "status" : "Running",
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
在“数据处理”页面,单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
export HCCL_DETERMINISTIC=TRUE 固定随机数范围 seed_all函数可固定随机数的范围如下表所示。 API 固定随机数 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 禁止Python中的hash随机化。 random.seed(seed)
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的,会导致频繁的容器镜像构建操作。