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镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.” 问题现象 镜像保存时报错BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task
4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方 batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。 max_epoch 100 训练相关参数：训练遍历数据集次数。
出现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据：
需要检查两个地方：自定义镜像中的代码开放的端口和创建模型界面上配置的端口。确认两处端口保持一致。模型创建界面如果不填端口信息，则ModelArts会默认监听8080端口，即镜像代码中启用的端口必须是8080。 图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建模型界面上配置的端口 健康检查配置有问题
Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String,String> 注解信息，可扩展字段，缺省值为“NULL”。
image1 = Image.open(file_content) image1 = np.array(image1, dtype=np.float32) image1.resize((1, 784))
-1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining duration (image classification, object detection
创建处理任务，支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取
ModelArts平台是否支持多模型导入 ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。
model_name String 模型名称。 model_usage Integer 模型用途。 1代表图像分类 2代表检测物体的类别和位置 3代表图像语义分割 4代表自然语言处理 5图嵌入 model_precision String 模型精度描述。 model_size Long 模型大小，单位为字节(Byte)。
能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、
查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果 获取某个超参敏感度分析图像的路径 提前终止自动化搜索作业的某个trial 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 创建训练作业标签
确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密，否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测）
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序
4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、AI应用管理、AI应用部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts支持图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。
-1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeML training duration (image classification, object detection
4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
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