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JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
如果是分布式作业有的节点有错误,有的节点正常,建议提工单请求隔离有问题的节点。 如果是触发了欧拉操作系统的限制,有如下建议措施。 分目录处理,减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性,具体可参考:https://access.redhat
只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 其他类型的数据集可以使用版本发布功能。
recursive=True) 其中,“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=True”表示类型为文件夹,“True”表示是文件夹,“False”为文件。 如果输出结果为一致,表示文件夹复制已完毕。如果输出结果不一致,表示复制未结束。 父主题: 编写训练代码
建议用户新建一个文件夹(例如:tb_logs),将tensorboard的日志文件(例如:tb.events)放到新建的文件夹下,然后执行tensorboard命令。示例命令如下: mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致,训练作业运行就会报错。例如:使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包,在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。 编译环境和训练环境的cuda版本不一致时,可参考如下处理方法:
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改,指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 华为云计划于2024/10/31 00:00(北京时间)用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集,旧版数据集正式下线。 下线范围 下线区域:华北-北京四(其他区域已下线) 受影响服务 ModelArts旧版数据集。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即创建Notebook时创建的密钥对文件,创建时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。 PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录,默认为“/home/ma-u
isn't open for writing’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下: moxing对高版本的pandas兼容性不够。 处理方法 在适配OBS路径后,读取文件模式从‘r’改成‘rb’,然后将mox.file.File的'_write_check_passed'属性值改为‘True’,参考如下代码。
upload后,数据将上传到哪里? 针对这个问题,有两种情况: 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。 如果您创建的Notebook使用EVS存储实例时 单击“uplo
建议用户新建一个文件夹(例如:tb_logs),将tensorboard的日志文件(例如:tb.events)放到新建的文件夹下,然后执行tensorboard命令。示例命令如下: mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard
*,查看该目录下的空间占用情况。 sh-4.3$cd /tmp sh-4.3$du -sh * 4.0K core-js-banners 0 npm-19-41ed4c62 6.7M v8-compile-cache-1000 请删除不用的大文件。 删除示例文件“test
大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 当数据集存在较多数据文件(即海量小文件),数据存储在OBS中,训练过程需反复从OBS中读取文件,导致训练过程一直在等待文件读取,效率低。 解决方法 建议将海量小文件,在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。
您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二
larts” 和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/mpi/demo-code/”