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如何在训练中加载部分训练好的参数？ 在训练作业时，需要从预训练的模型中加载部分参数，初始化当前模型。请您通过如下方式加载： 通过如下代码，您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags
第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像，其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件，用于在启动计算机时加载操作系统， 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件，以便在下次启动时加载新的内核。 父主题： Lite Server
实例重新启动后，Notebook内安装的插件丢失 请使用镜像保存功能。 父主题： VS Code使用技巧
智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？ 智能标注完成后，需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果，直接加入新数据，重新智能标注，会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后，再加入新数据，只重新训练标注新的数据。 父主题： Standard数据管理
在导入模型时，提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下，系统对单个模型文件的限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题： 模型管理
如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级？ 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启；如果使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 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
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 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
数据集图片无法显示，如何解决？ 问题现象 创建的数据集，在进行标注时无法显示图片，单击单张图片也无法查看。或者数据集中提示图片加载异常。 原因分析 可能由于用户本地网络原因，无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致，请检查数据集输入位置所在的OBS桶，是否具有访问权限。 可
Notebook实例重新启动后，需要删除本地known_hosts才能连接 可以在本地的ssh config文件中对这个Notebook配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”，如下参考所示： Host
启动tensorboard对应的summary目录错误，导致tensorboard启动失败。 启动tensorboard对应的summary目录过大，导致tensorboard加载summary导致OOM。 处理方法 检查summary目录是否存在其他文件，如有请删除。 检查summary目的文件是否过大（比如大于5GB），如果有请减小summary。
重试/停止/运行Workflow节点 重试/停止/继续运行Workflow节点 重试 当单个节点运行失败时，用户可以通过重试按钮重新执行当前节点，无需重新启动工作流。在当前节点的运行状况页面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。
服务部署时，默认情况下，动态加载的模型包位于临时磁盘空间，服务停止时已加载的文件会被删除，再次启动时需要重新加载。为了避免反复加载，平台允许使用资源池节点的本地存储空间来加载模型包，并在服务停止和重启时仍有效（通过哈希值保证数据一致性） 使用大模型要求用户采用自定义引擎，并开启动态加载的模式导入模型。基于此，需要执行以下操作：
dia-modprobe”命令，将必要的内核模块加载到系统中。但有时候也可能需要手动执行该命令。例如，在更新了NVIDIA驱动后，需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外，若使用了多个NVIDIA显卡，每个显卡都需要加载相应的内核模块才能正常工作。在这种情况下，也需要手
XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 将“test.py”文件内容加载到.ipynb文件里 图3 加载后的ipynb文件 父主题： CodeLab
在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题，需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 父主题： Standard数据管理
了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 增量训练特别适用于以下情况： 数据流更新：在实际应用中，数据可能会持续更新，增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。 资源限制：如果重新训练一个大型模型成本过高，增量训练可以是一个更经济的选择。
若已安装则进入下一检测项。 查看该软件是否已经加载至内核。 lsmod | grep peer 若没有则需要重新加载至内核，执行如下命令进行加载： /etc/init.d/nv_peer_mem start 如果执行失败，可能是未加载nv_peer_mem.conf至/etc/i
专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 华为云会重新计算一个增加了该节点的账单，付费以后才能使用。 父主题： Standard资源池
全部通过：被驳回的样本，也会通过。 全部驳回：已经通过的样本，需要重新标注，下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过：已经驳回的会驳回，其余会自动验收通过。 剩余全部驳回：样本抽中的通过的，不需要标注了，未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。 父主题： Standard数据管理
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