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说明： 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时，为了安全考虑，ModelArts会自动加上Tab键，并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。
取值范围：10~720 单位：分钟 默认值：30 “30” 如何查看训练环境变量 在创建训练作业时，“启动命令”输入为“env”，其他参数保持不变。 当训练作业执行完成后，在训练作业详情页面中查看“日志”。日志中即为所有的环境变量信息。 图1 查看日志 父主题： 管理模型训练作业
自定义镜像功能支持自由文本形式的命令行参数和环境变量，灵活性比较高，便于支持任意计算引擎的作业启动需求。 在制作自定义镜像的时候，可以把ModelArts提供的预置镜像作为基础镜像，通过在Dockerfile中使用预置镜像的SWR地址来拉取预置镜像后进行改造。
|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本
command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array of inputs objects 算法的数据输入。
user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。
command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array of inputs objects 算法的数据输入。
您可以使用如下的python命令在对应的运行环境中初步校验torch_npu是否正常安装。
该目录会在命令执行后打印出来，示例如下： 1 Successfully upload file /home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model to OBS modelarts-cn-north-4-08aae033
command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array of inputs objects 算法的数据输入。
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py --user_id
开启INF_NAN模式方式命令如下： #shell export INF_NAN_MODE_ENABLE=1 修改之后再次做溢出检查显示所有API正常，无溢出情况。
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