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#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
Cluster CCE 集群平台 # 获取 RANK_TABLE_FILE 的信息 RANKTABLE_RESULT=$(python $SHELL_FOLDER/../tools/get_ranktable.py) # 将脚本的返回值进行拆分,得到 节点总数量(NNODES)
Cluster CCE 集群平台 # 获取 RANK_TABLE_FILE 的信息 RANKTABLE_RESULT=$(python $SHELL_FOLDER/../tools/get_ranktable.py) # 将脚本的返回值进行拆分,得到 节点总数量(NNODES)
5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipart'"关键字异常,可更新python-multipart为0.0.12版本,具体请参考6-问题6:No module named 'multipart'"报错: 。 父主题:
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型
month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。
month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。
"engine_name" : "PyTorch", "engine_version" : "PyTorch-1.3.0-python3.6" }, "code_tree" : { "name" : "code/",
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型
若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。
torchvision获取数据集,因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接,单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和
对话框,选择“WebSocket Request”(当前为beta版本)功能: 图3 选择WebSocket Request功能 在新建的窗口中填入WebSocket连接信息: 左上角选择Raw,不要选择Socket.IO(一种WebSocket实现,要求客户端跟服务端都要基于Socket
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