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码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。 启动智能标注前要保证当前数据集不存在正在进行中的智能标注任务。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体：
码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未达到50GB，只有默认的10GB，导致作业训练失败。
码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未
ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vscode是否为最新版，最新版可能有bug，建议使用推荐版本v1.82。 如果以上步骤排查均无问题仍未解决，请联系技术支持定位。 父主题： VS
码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： OBS操作相关故障
返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中，转换模型输出为列表，用于Restful接口输出展示。
ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vscode是否为最新版，最新版可能有bug，建议使用推荐版本v1.82。 如果以上步骤排查均无问题仍未解决，请联系技术支持定位。 父主题： VS
visible_device_list = '0' with tf.Session(graph=tf.Graph(), config=config) as sess: meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(
设置DUMP模型转换中间图。 设置DUMP中间图环境变量。 #shell export DUMP_GE_GRAPH=2 # 1：表示dump图全量内容、 2：表示不dump权重数据的基础图、 3：表示只dump节点关系的精简图 export DUMP_GRAPH_LEVEL=2
NVIDIA的驱动程序是一个二进制文件，需使用系统中的libelf库(在elfutils-libelf-devel开发包)中。它提供了一组C函数，用于读取、修改和创建ELF文件，而NVIDIA驱动程序需要使用这些函数来解析当前正在运行的内核和其他相关信息。 安装过程中的提示均选OK或YES，安装好后执行reboot重
arallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
arallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注
单击右侧的Connect to Host in New Window按钮。 图5 打开开发环境 在新打开的选择Notebook运行环境页面中，选择“Linux”。 图6 选择Notebook运行环境 图7 开发环境远程连接成功 Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS
该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。 数据处理过程中对数据进行解压，导致数
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