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开发环境远程连接成功 Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面,单击左侧列表的Extensions选项,在搜索框中输入Python,在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时,建议通过离线包的
%7C22892968%7C251168373 请下载toolkit和对应机器的kernels包,以Snt9B为例则下载“Ascend-cann-toolkit_7.0.0_linux-aarch64.run”和“Ascend-cann-kernels-型号_7.0.0_linux
是否支持Keras引擎? 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署(即推理)暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
"language": "python" } 按需添加env字段的值,可参考下述配置。其中,PATH中增加了该虚拟环境python包所在路径: { "argv": [ "/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env/bin/python3", "-m"
而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img
而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img
无法联通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install.sh
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题: 准备数据
权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 exampl
自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。 声音分类训练失
rts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装,不要使用默认的anaconda(kernel依赖的python环境)的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/
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ernel,并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装,请将命令中“TensorFlow-1
system cannot find the file specified: 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe' -> 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme
ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别? ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK,可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口,也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SDK提供
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 exampl