在页面上方选择您的Python安装路径，如图 PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图1 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SD

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”，单击“创建数据集”，如果可以成功访问对应的OBS路径，表示用户有OBS权限。如果没有OBS权限，请执行2配置OBS权限。 如没有OBS权限，请配置OBS权限配置。 父主题： PyCharm Toolkit使用

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“RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。

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常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎，当前支持的引擎列表请参见训练管理支持的常用框架。 如果您使用的AI引擎为支持列表之外的，建议使用 自定义镜像 的方式创建训练作业。 AI Engine 选择代码使用的AI引擎及其版本。支持的AI引擎与ModelArts管理控制台里训练管理支持的常用框架一致。

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在页面上方选择您的Python安装路径，如图PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图2 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SDK

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惯，并且可以方便快捷的使用云上的Notebook开发环境。 本地IDE当前支持VS Code、PyCharm、SSH工具。PyCharm和VS Code还分别有专门的插件PyCharm Toolkit、VS Code Toolkit，让远程连接操作更便捷。具体参见VS Code一键连接Notebook。

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Pytorch1.0引擎提示“RuntimeError: std::exception” 问题现象 在使用pytorch1.0镜像时，必现如下报错： “RuntimeError: std::exception” 原因分析 pytorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。

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CUDA is not enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。

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之后，打开CMD，通过以下方式安装：pip install huaweicloud-python-sdk-dis。 导入pycharm项目。 打开pycharm。选择“File > open”弹出“Open File or Project”窗口。 选择本地（可通过环境变量去查找）python安装目录下的“\Lib\site-packages

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VS

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获取并安装OCR Python SDK。 以PyCharm为例，介绍如何安装SDK。 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SDK支持Python3及以上版本）。 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore

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如果安装云端的Python插件不成功时，建议通过离线包的方式安装。具体操作请参见安装远端插件时不稳定，需尝试多次。 Step4 云上环境依赖库安装 在进入容器环境后，可以使用不同的虚拟环境，例如TensorFlow、PyTorch等，但是实际开发中，通常还需要安装其他依赖包，此时可以通过Terminal连接到环境里操作。

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Python语言SDK获取和安装 python语言SDK的获取和安装推荐使用pip命令进行安装或使用pycharm进行安装，需要安装huaweicloudsdkcore包以及huaweicloudsdkmoderation，参考方法如下： pip 安装： # 安装核心库 pip install

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OBS上传下载 当用于训练的数据需要存储至OBS时，您可以使用PyCharm ToolKit提供的OBS上传下载功能，在PyCharm界面将本地文件和文件夹上传到OBS，或者将OBS上的文件或文件夹下载到本地。 上传至OBS后，您的训练脚本中，可直接定义为对应的OBS路径。 将本地文件或文件夹上传至OBS

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检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装

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Python语言SDK获取和安装 python语言SDK的获取和安装推荐使用pip命令进行安装或使用pycharm进行安装，需要安装huaweicloudsdkcore包以及huaweicloudsdkimage，参考方法如下： pip 安装： # 安装核心库 pip install

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