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用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式，mox会通过4次执行50 step记录执行时间，选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
timed out WARNING:root:Retry=9,Wait=0.1, Timestamp = 1567152567.5327423 原因分析 当使用MoXing复制数据不成功，可能原因如下： 源文件不存在。 OBS路径不正确或者是两个OBS路径不在同一个区域。 训练作业空间不足。
_exceptions.UnrecognizedFlagError:Unknown command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法
出现ModelArts.6333错误，如何处理？ 问题现象 在使用Notebook过程中，界面出现“ModelArts.6333”报错信息。 原因分析 可能由于实例过负载引起故障，Notebook正在自动恢复中，请刷新页面并等待几分钟。常见原因是内存占用满。 处理方法 当出现此错误时，N
镜像保存时报错“The container size (30G) is greater than the threshold (25G)”，镜像创建失败。 原因分析 镜像保存本质是通过在资源集群节点上的agent中进行了docker commit，再配合一系列自动化操作来上传和更新管理数据等。每次Co
errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 field 原因分析 csv中文件的每一行的列数不相等。 处理方法 可以使用以下方法处理： 校验csv文件，将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行，参考如下：
You can view the instance keypair information on ModelArts console.” 原因分析 可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，密钥不正确等，请按以下步骤排查。 解决方案 排查/home/ma-user权限，建议将该目录权
浏览器Console，单击network查看请求列表，请求状态显示为(failed)net::ERR_ADDRESS_IN_USE。 原因分析 可能是用户本地网络的原因，网速不稳定或者网络配置有问题，均可能导致保存失败。 解决方案 1. 切换为稳定的网络后重试。 2. 初始化网络
已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址，但是调用发起方的客户端访问该地址不通，出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地址都是华为云APIG（API网关服务）的地址。调用发起方的客户端和华为云网络不通。 处理方法 如果客户端位于
demo-yf/，实际在JupyterLab左侧导航看不到此目录。 图1 本地挂载目录 图2 Notebook的JupyterLab 原因分析 本地挂载目录是在Notebook容器的“~/data”目录下创建的demo-yf文件夹，而JupyterLab左侧导航默认路径为“~/w
创建模型失败，构建日志提示超时“Model image build task timed out”，没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制，默认值为30min（各区域可能存在差异）。当模型镜像构建时间太长，构建日志最后未能完成构建
INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9 INFO:root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 Pytorch通过spawn模式创建了多个进程，每个进程会调用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建，Mox也就会不断的被导入，导致打印很多Mox的版本信息。
print('start') kv_store = mxnet.kv.create('dist_async') print('end') 原因分析 worker阻塞的原因可能是连不上server。 处理方法 将如下代码放在“启动文件”里“import mxnet”之前可以看到节点间相互通信状态，同时ps能够重新发送。
ED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据输入不连续，cuDNN不支持的类型。 处理方法 禁用cuDNN，在训练前加入如下代码。 torch.backends
accepted_sample_count Integer owner验收通过样本数目。 auto_annotation_sample_count Integer 智能标注待确认样本数目。 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数目。 rejected_sample_count
远程连接处于retry状态如何解决？ 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code
std:exception” 问题现象 在使用PyTorch1.0镜像时，必现如下报错： “RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是
远程连接处于retry状态如何解决？ 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code
batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 是 str service_name 服务名称，支持1-64位可见字符（含
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