如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发自定义脚本。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。

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1”时，创建的是单机训练作业，ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享所选规格的计算资源。 当“计算节点个数 > 1”时，创建的是分布式训练作业，更多分布式训练配置请参见分布式训练功能介绍。 作业优先级 使用专属资源池创建训练作业时，支持设置训练作业的优先级。

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拷贝数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device” OOM导致训练作业失败 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法

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Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 问题现象 训练失败并提示“Cann软件与Ascend驱动版本不匹配”。 原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时，会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配，则会立即训练失败，避免后续无意义的运行时长。

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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单击界面右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”。 界面新增如图4所示的内容。 图4 AutoML参数设置 参数设置说明，如表1所示。 表1 AutoML参数说明 参数 参数说明 训练数据集 训练数据集。从下拉框中选择“train”，即4中的“数据引用变量名”。 类型 训练的模型类型。

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，属于华为云解决方案，需要按照华为云市场要求进行注册与使用。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

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后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击物体

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度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间，2000张图片的训练集建议选择运行1小时以上。

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同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指

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说明。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。

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。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例，默认训练集比例为0.8，即全部分为训练集，manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。 0.8 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则强制退

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，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类

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