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0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
在使用ModelArts时存在与OBS的数据交互，您需要使用的数据可以存储至OBS。 弹性云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，使用弹性云服务器。
Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 Step6 在ModelArts上创建训练作业 约束限制 由于案例中需要下载商用版CANN，因此本案例仅面向有下载权限的渠道用户，非渠道用户建议参考其他自定义镜像制作教程。 Mindspore版本与CANN版本，CANN版
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
demo. package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request; import org.apache
"data": [64] }, { "name": "bad_words", "shape": [1, 1], "datatype": "BYTES",
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
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duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
objects 事件。 hard_example_path String 难例的存放路径。 hard_select_tasks Array of HardSelectTask objects 难例筛选作业列表。 manifest_path String manifest文件的存放路径。 model_id
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
objects 事件。 hard_example_path String 难例的存放路径。 hard_select_tasks Array of HardSelectTask objects 难例筛选作业列表。 manifest_path String manifest文件的存放路径。 model_id
help='number of warm-up batches that don\'t count towards benchmark') parser.add_argument('--num-batches-per-iter', type=int, default=10
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
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utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算 optimizer
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