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local variable 'epoch'” 使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时, 版本那块显示状态异常 使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 父主题： 训练作业
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
“train_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型
au和ma-cau-adapter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。
重建、停止或删除训练作业 另存为算法 当您需要修改训练作业的算法时，可以在训练作业详情页面右上角，单击“另存为算法”。 在“创建算法”页面中，会自动填充上一次训练作业的算法参数配置，您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创建的训练作业不满意
自动学习为什么训练失败？ 当自动学习项目训练失败时，请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心，检查是否欠费。 是，建议您参考华为云账户充值，为您的账号充值。 否，执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求： 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。
数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。
原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题： 预置算法运行故障
【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 华为云计划于2024/12/06 00:00（北京时间）将AI开发平台ModelArts自动学习模块的文本分类功能正式下线。 下线范围 下线Region：华为云全部Region。 下线影响 ModelArts自动学习-文本分类正式下
pbtxt。 原因分析 算法要求标注框为矩形标注框，提供的数据标注为非矩形，因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前，推荐您检查数据的标注是否符合算法要求（如物体检测类算法的标注框为矩形标注框）。 父主题： 预置算法运行故障
如果第二次增量训练的epochs数值和第一次常规训练的epochs数值设置一样，则会报错。 如果第二次增量训练的epochs数值小于第一次常规训练的epochs数值，则增量训练会出现少训练一个epoch的现象。 处理方法 第二次增量训练设置的epochs数值需要大于第一次常规训练设置的epochs数值。
模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”，进入自动学习总览页面。
自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布
如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架，您可以将算法构建为一个自定义镜像，通过自定义镜像创建训练作业。 使用已有算法创建训练作业 算法管理中，管理了用户自己创建的算法和AI Gallery订阅的算法，您可以使用算法管理中的算法，快速创建训练作业，构建模型。 使用订阅算法创建训练作业
功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训
创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目
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