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在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明
检测项目 item(日志关键字) 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都解析成功(/etc/volcano下的“.host”文件中的域名解析成功) 磁盘空间-容器根目录 disk-size root 无 大于32GB 磁盘空间-/dev/shm目录
ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办? 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时,建议使用如下方法: import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
Manifest管理 Manifest管理概述 解析Manifest文件 创建和保存Manifest文件 解析Pascal VOC文件 创建和保存Pascal VOC文件 父主题: 数据管理
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析 data_handler的基类是BaseDatasetHandle
都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/tasks/preprocess/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析 data_handler的基类是BaseDataset
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RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时,在训练过程中预置框架会自动解析Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件,当使用自定义镜像创建训练作业时,就要适配训练代码使得训练过程中在代码里读取解析Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。 Ascend
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表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 dns_domain_name String 页面调用指南展示的访问域名,可用于添加内网DNS解析。 vpcep_info Array of InternalChannelDetail objects 检索到的VPC访问通道信息。 表5
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