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两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片，用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。
如果要使用训练作业挂载SFS Turbo功能，则需要配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。
可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。
yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。
按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 消息通知（不开启则不计费） 消息通知服务 订阅消息使用消息通知服务，在事件列表中选择需要监控的节点/Workflow状态，在事件发生时发送消息通知。
仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体请参见表14。 host_path object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体请参见表15。
梯度状态监控，用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对，可以精准定位出现问题的step。
train_url = args_opt.train_url # 初始定义的网络、损失函数及优化器，详细请参见MindSpore保存与加载。 # 1.初始定义的网络,以“ResNet50”为例。详细请参见ResNet50。
通过学习本案例，您可以了解如何在ModelArts平台上训练作业、部署推理模型并预测的完整流程。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 Step1 准备训练数据：下载MNIST数据集。 Step2 准备训练文件和推理文件：编写训练与推理代码。
枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。
PYTHONPATH、sys.path导致服务启动调用冲突的，需在实例启动后，再指定PYTHONPATH、sys.path； 用户使用了已开启sudo权限的专属池，使用自定义镜像时，sudo工具未安装或安装错误； 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题； 用户的docker镜像配置错误、网络或防火墙限制
续费 续费概述 手动续费 自动续费
枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。
如果要使用训练作业挂载SFS Turbo功能，则需要配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。
如果要使用训练作业挂载SFS Turbo功能，则需要配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。
通过学习本案例，您可以了解如何在ModelArts平台上训练作业、部署推理模型并预测的完整流程。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 Step1 准备训练数据：下载MNIST数据集。 Step2 准备训练文件和推理文件：编写训练与推理代码。
资源购买 使用Lite Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 父主题： DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
数字人场景 样例 场景 说明 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型
- 打通VPC为打通SFS Turbo所在VPC和专属资源池网络，打通步骤请见打通VPC章节。 - 关联SFS Turbo：如果SFS Turbo为HPC型的文件系统，可使用关联SFS Turbo功能，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。
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