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Step3：安装ma-cli 在本地环境cmd中执行命令python --version，确认环境已经安装完成Python。（Python版本需大于3.7.x且小于3.10.x版本，推荐使用3.7.x版本） C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 执行命令pip
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
在ModelArts的Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8
表1 ServiceStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 服务部署节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 服务部署节点的输入列表
Code中打开要执行的代码文件，在执行代码之前需要选择合适的Python版本路径，单击下方默认的Python版本路径，此时在上方会出现该远程环境上所有的python版本，选择自己需要的版本即可。 图14 选择Python版本 对于打开的代码文件，单击run按钮，即可执行，可以在下
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
CreateDatasetStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集创建节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集创建节点的输入列表。
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
使用地址下载地址，下载Miniconda3-py39_24.5.0-0安装文件（对应python 3.9）。 如果需要其他版本的Python，可以从Miniconda3文件列表下载，需注意MindSpore要下载对应其Python版本的包，上下文版本替换要保持一致。 将上述pip源文件、*.list文件、*
04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6、python3.7的运行环境搭载的PyTorch版本为1.0。 python2.7、python3.6、python3.7、pytorch1.4-python3.7、pytorch1.5-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。
创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook，“资源类型”选择“专属资源池”，“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”，打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录
标注内容是否被截断（0表示完整）。 occluded String 标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡）。 difficult String 标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence Double 置信度，数值类型，范围0<=confidence<=1，表示机器标注的置信度。 position
问题现象 使用自定义镜像创建实例启动后，打开JupyterLab>新建Notebook，选不到kernel。 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
Snt9b硬件，为用户提供了开箱即用的预训练和微调训练方案。 操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 购买并开通模型运行所需的资源环境。 准备代码 准备AscendSpeed代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备数据，可以用Al
检查本地环境是否已安装Python。如果环境中没有安装Python，可从Python官网下载并安装合适的Python版本。Python版本需大于3.7.x版本且小于3.10.x版本，推荐使用3.7.x版本。 在本地环境执行命令python --version，显示如下内容说明Python已安装。
ModelArts的Notebook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”。
断（0表示完整）。 occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见
/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env python-3.7.10 /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10 /opt/conda/envs/my-env
wn command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add
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