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訓練中途卡死 問題現(xiàn)象1 檢測每個節(jié)點日志是否有報錯信息，某個節(jié)點報錯但作業(yè)未退出導致整個訓練作業(yè)卡死。 解決方案1 查看報錯原因，解決報錯。 問題現(xiàn)象2 作業(yè)卡在sync-batch-norm中或者訓練速度變慢。pytorch如果開了sync-batch-norm，多機會慢，因
job_name：可選參數(shù)，訓練任務名，便于區(qū)分和記憶。 本地單機調(diào)試訓練任務開始后，SDK會依次幫助用戶完成以下流程： 初始化訓練作業(yè)，如果2指定的訓練數(shù)據(jù)在OBS上，這里會將數(shù)據(jù)下載到local_path中。 執(zhí)行訓練任務，用戶的訓練代碼需要將訓練輸出保存在4中指定的local_path中。
job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 get_job_info返回參數(shù)說明 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 kind String 訓練作業(yè)類型。默認使用job。
Object 會話對象，初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 get_job_log請求參數(shù)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
R-CNN（RPN原理）、YOLO（單元格grid cell、非最大抑制NMS、訓練）、SSD。11. 產(chǎn)品檢測數(shù)據(jù)集訓練涵蓋標注數(shù)據(jù)讀取存儲（xml讀取本地文件存儲pkl、解析結構、one_hot編碼函數(shù)）、訓練（案例訓練結果、多GPU訓練代碼修改）、本地預測測試（預測代碼）、模型導出（keras模型TensorFlow導出）。12
刪除訓練作業(yè) 功能介紹 刪除訓練作業(yè)。 此接口為異步接口，作業(yè)狀態(tài)請通過查詢訓練作業(yè)列表和查詢訓練作業(yè)版本詳情接口獲取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 參數(shù)說明如表1所示。 表1 參數(shù)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
訓練作業(yè)調(diào)測 使用SDK調(diào)測單機訓練作業(yè) 使用SDK調(diào)測多機分布式訓練作業(yè) 父主題： 訓練作業(yè)
淺談深度學習中的混合精度訓練 大家好，本次博客為大家介紹一下深度學習中的混合精度訓練，并通過代碼實戰(zhàn)的方式為大家講解實際應用的理論，并對模型進行測試。 1 混合精度訓練 混合精度訓練最初是在論文Mixed Precision Training中被提出，該論文對混合精度訓練進行了
pb”，請勾選預訓練模型。 確認信息后，單擊“開始訓練”。 圖1 模型訓練 模型訓練一般需要運行一段時間，等模型訓練完成后，“應用開發(fā)>模型訓練”頁面下方顯示訓練詳情。 查看訓練詳情 模型訓練完成后，可在“應用開發(fā)>模型訓練”頁面查看“訓練詳情”。 圖2 訓練詳情 父主題： HiLens安全帽檢測技能
訓練作業(yè)性能降低 問題現(xiàn)象 使用ModelArts平臺訓練算法訓練耗時增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平臺上的代碼經(jīng)過修改優(yōu)化、訓練參數(shù)有過變更。 訓練的GPU硬件工作出現(xiàn)異常。 處理方法 請您對作業(yè)代碼進行排查分析，確認是否對訓練代碼和參數(shù)進行過修改。 檢查資源分配情況（
job_id Long 訓練作業(yè)的ID。 job_name String 訓練作業(yè)的名稱 status Int 訓練作業(yè)的運行狀態(tài)，詳細作業(yè)狀態(tài)列表請查看作業(yè)狀態(tài)參考。 create_time Long 訓練作業(yè)的創(chuàng)建時間，時間戳格式。 version_id Long 訓練作業(yè)的版本ID。
for i in range(5): print(i) print('range 5 test
停止訓練作業(yè)版本 功能介紹 停止訓練作業(yè)。 此接口為異步接口，作業(yè)狀態(tài)請通過查詢訓練作業(yè)列表和查詢訓練作業(yè)版本詳情接口獲取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 參數(shù)說明如表1所示。
訓練最后一個epoch卡死 問題現(xiàn)象 通過日志查看數(shù)據(jù)切分是否對齊，如果未對齊，容易導致部分進程完成訓練退出，而部分訓練進程因未收到其他進程反饋卡死，如下圖同一時間有的進程在epoch48，而有的進程在epoch49。 loss exit lane:0.12314446270465851
測試用戶權限 由于權限配置需要等待15-30分鐘生效，建議在配置完成后，等待30分鐘，再執(zhí)行如下驗證操作。 使用用戶組02中任意一個子用戶登錄ModelArts管理控制臺。在登錄頁面，請使用“IAM用戶登錄”方式進行登錄。 首次登錄會提示修改密碼，請根據(jù)界面提示進行修改。 驗證ModelArts權限。
查詢訓練作業(yè)日志 功能介紹 按行來查詢訓練作業(yè)日志詳細信息。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/aom-log 參數(shù)說明如表1所示。 表1 路徑參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
形象訓練 本節(jié)演示如何通過API Explorer和Postman工具，將形象訓練素材上傳至OBS桶并提交形象訓練任務。 總體流程 調(diào)用創(chuàng)建分身數(shù)字人模型訓練任務接口創(chuàng)建任務ID和文件上傳鏈接。 使用Postman工具，將文件上傳至URL地址中。 調(diào)用租戶執(zhí)行分身數(shù)字人模型訓練任務
刪除訓練作業(yè)版本 功能介紹 刪除訓練作業(yè)一個版本。 此接口為異步接口，作業(yè)狀態(tài)請通過查詢訓練作業(yè)列表和查詢訓練作業(yè)版本詳情接口獲取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 參數(shù)說明如表1所示。
WEB應用安全檢測，網(wǎng)站安全檢測，滲透測試，漏洞掃描，后門檢測。WEB應用安全檢測，網(wǎng)站安全檢測，滲透測試，漏洞掃描，后門檢測。
1. 畫一下電路圖：CMOS反相器、與非門、或非門、三態(tài)輸出門、漏極開路門。 CMOS反相器電路由兩個增強型MOS場效應管組成。 上方為P溝道增強型MOS管，下方為N溝道增強型MOS管。 CMOS反相器電路由兩個增強型MOS場效應管組成，其中TN為NMOS管，稱驅(qū)動管，TP為PMOS管，稱負載管。
