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timm==0.4.12 termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 准备run.sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹，单击分享按钮，选择分享链接有效期，自定义提取码，例如123456，单击“复制链接”，记录该链接。
JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的，或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook，JupyterLab目录的文件可以与
params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。 请求示例 查询0代码超参搜索支持的搜索算法的信息。 GET https://endpoint/v2/{
预置算法运行故障 日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“ValueError: label_map not match” 日志提示“Please set the train_url
查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items
若第二次增量训练的epochs数值和第一次常规训练的epochs数值设置一样，则会报错。 若第二次增量训练的epochs数值小于第一次常规训练的epochs数值，则增量训练会出现少训练一个epoch的现象。 处理方法 第二次增量训练设置的epochs数值需要大于第一次常规训练设置的epochs数值。
欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。
【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 华为云ModelArts服务算法套件将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region。 下线影响 正式下线后，ModelArts Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-cau和ma-c
TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。
file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python：指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口（mox.file）。 mox.file：指MoXing框架中用于文件操作的接口，其与python接口一一对应关系。 tf.gfi
本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下： 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数（含文件、文件夹数量）不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 父主题： 功能咨询
与对象存储服务的关系 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询
“train_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分，选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练
Gallery订阅的算法，您可以使用算法管理中的算法，快速创建训练作业，构建模型。 使用订阅算法创建训练作业 AI Gallery中提供了现成的算法，供用户使用，您可以直接订阅AI Gallery中的算法，快速创建训练作业，构建模型。 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
2:'orange', 3:'banana'} 原因分析 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 预置算法运行故障
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
pbtxt。 原因分析 算法要求标注框为矩形标注框，提供的数据标注为非矩形，因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前，推荐您检查数据的标注是否符合算法要求（如物体检测类算法的标注框为矩形标注框）。 父主题： 预置算法运行故障
原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题： 预置算法运行故障
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