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TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
modelarts:notebook:listMountedStorages modelarts:notebook:mountStorage 在开发环境Notebook实例中开启MindInsight/TensorBoard可视化工具，且需要访问的是OBS并行文件系统时，需要配置左侧的权限。 表12 训练作业基础委托授权
数据校验过程不会改动原始数据，通过校验的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 参数说明 表3 数据校验-MetaValidation算子参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 image_max_width 否 -1 输入图片宽度最大值，如果输入图片宽度超过设定值则按比例裁剪。单位为px。
“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注，可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台，选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。
安装docker。 如果挂载了GPU，则会安装nvidia-docker2，用以将GPU挂载到docker容器中。 制作自定义镜像 这一节描述如何编写一个Dockerfile，并据此构建出一个新镜像在Notebook创建实例并使用。关于Dockerfile的具体编写方法，请参考官网。
前往ModelArts控制台去查看新发布的Workflow，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 图4 发布工作流 步骤五：清除Workflow资源 删除Workflow 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏单击“开发空间>Workflow”。
模型负载状况，从而起到预警作用。 设置ModelArts服务和模型的告警规则包括设置告警规则名称、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周期和是否发送通知等参数。本节介绍了设置ModelArts服务和模型告警规则的具体方法。 只有“运行中”的在线服务，支持对接CES监控。 前提条件：
Version 策略的版本。 1.1：代表基于策略的访问控制。 Statement：策略的授权语句 Effect：作用 定义Action中的操作权限是否允许执行。 Allow：允许执行。 Deny：不允许执行。 说明： 当同一个Action的Effect既有Allow又有Deny时，遵循Deny优先的原则。
Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 方案优势 云端开发调试优势： 环境保持一致 配置一键完成
的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。 “job_config”字段下的“parameters”表示算法本身的超参。“name”填写超参名称（6
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