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训练作业训练失败报错：TypeError: unhashable type: ‘list’ 问题现象 使用订阅算法图像分类-EfficientNetB4进行训练报错：TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致（即一个图片用了1个以上的标签）。
dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二：根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list = Dataset.list_datasets(session
Session() predictor_object_list = Predictor.get_service_object_list(session) predictor_instance = predictor_object_list[0] predictor_log
session = Session() model_object_list = Model.get_model_object_list(session) model_instance = model_object_list[0] model_info =
model import Model session = Session() model_list = Model.get_model_list(session) print(model_list) 场景2：按照检索条件查询当前用户模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts
参数说明 查询模型列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数， list中每个元素都是Model对象，对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明： model_list = [model_instance1, model_instance2, model_instance3
print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数，list中每个元素都是Predictor对象，对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp = [service_instance1
Predictor session = Session() predictor_list = Predictor.get_service_list(session) print(predictor_list) 场景2：按照检索条件查询当前用户服务 1 2 3 4 5 6 from modelarts
Session() predictor_object_list = Predictor.get_service_object_list(session) predictor_instance = predictor_object_list[0] predictor_monitor
dataset = Dataset(session, dataset_id) version_list = dataset.list_versions() print(version_list) # 打印数据集的版本列表 参数说明 无。 父主题： 数据集版本管理
es，dependencies格式样例可参考下方格式定义。 dependencies参数组的定义格式 SDK提供了Dependencies类对其定义，dependencies为list，list中的元组对象是Dependencies。 定义代码如下： 1 2 3 4 5 6 dependencies
Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) list_tasks_resp = dataset.list_import_tasks() print(list_tasks_resp) # 打印导入任务列表 参数说明 无。 父主题： 导入任务管理
Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) list_tasks_resp = dataset.list_export_tasks() print(list_tasks_resp) # 打印导出任务列表 参数说明 无。 父主题： 导出任务管理
Session() predictor_object_list = Predictor.get_service_object_list(session) predictor_instance = predictor_object_list[0] predictor_info
数据存储 如何对OBS的文件重命名？ Notebook停止或者重启后，“/cache”下的文件还存在么？如何避免重启？ 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ JupyterLab默认工作路径是什么？ 父主题： Standard
是否必选 类型 说明 channels 否 List python包的下载源。 pip_packages 否 List conda虚拟环境需要使用的python包，如tensorflow，pillow等。 conda_packages 否 List conda虚拟环境需要使用的conda包，如指定python版本。
TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口，弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server Remote Desktop Services 3389 Wind
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储，挂载完成后可在后续步骤中，将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo，如果未创建，请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS，如果未
n，否则会导致训练时找不到OBS桶。具体操作可参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 创建OBS桶时，桶的存储类别请勿选择“归档存储”，归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 上传Step1 准备训练数据中下载的MNIST数据集压缩包文件到OBS的“mnist-data”文件夹中。
原因分析 自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list 执行如下命令分别切换到对应环境查看是否有ipykernel包。 conda activate base # base替换为实际使用的python环境
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