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表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。
数据集的样本统计信息，包括样本元信息的统计，json格式。 data_validate Boolean 发布前数据是否经过校验算法校验。可选值如下： true：数据经过校验 false：数据未经过校验 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数量。 deletion_stats
accepted_sample_count Integer 通过的样本数目。 checked_sample_count Integer 已验收的样本数目。 pass_rate Double 样本的通过率。 rejected_sample_count Integer 驳回的样本数目。 sampled_sample_count
模板选择可参照表1中的template列 max_samples 1000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量。如果设置了这个参数，训练过程将只使用指定数量的样本，而忽略其他样本。这可以用于控制训练过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓
101] Network is unreachable’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 因为安全性问题，ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成false，提前下载好预训练模型，加载下载好的预训练模型位置即可，可参考如下代码。 import
batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 global-batch-size 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
owner验收不通过的样本数目。 sampled_sample_count Integer 待owner验收且被抽样的样本数目。 total_sample_count Integer 样本总数量。 unannotated_sample_count Integer 未标注样本数。 uncheck_sample_count
Integer 数据集样本总数。 total_sub_sample_count Integer 由父样本所产生的子样本总数，比如：从视频标注数据集中抽取的关键帧图片总数就是子样本总数。 unconfirmed_sample_count Integer 智能标注待确认的标注样本数。 update_time
attributes)，如发型、雀斑等；并且生成的图像在一些评价标准上得分更好。而本算法又增加了数据增强算法，可以在较少样本的情况下也能生成较好的新样本，但是样本数尽量在70张以上，样本太少生成出来的新图像不会有太多的样式。 图4 StyleGan算子 表2 StyleGan算子高级参数 参数名
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 global-batch-size 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
Integer 数据集样本总数。 total_sub_sample_count Integer 由父样本所产生的子样本总数，比如：从视频标注数据集中抽取的关键帧图片总数就是子样本总数。 unconfirmed_sample_count Integer 智能标注待确认的标注样本数。 update_time
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
] } 根据响应可以了解数据集的样本数量，以及每个样本的详细信息，其中“sample_count”为“2”表示该数据集共有2个样本，记录“sample_id”（样本ID）用于后续人工标注。 调用批量更新样本标签接口根据数据集ID和样本ID给样本添加标签进行人工标注。 请求消息体：
数据集的样本统计信息，包括样本元信息的统计，json格式。 data_validate Boolean 发布前数据是否经过校验算法校验。可选值如下： true：数据经过校验 false：数据未经过校验 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数量。 deletion_stats
注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型
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