运行代码 您可以通过以下的任意方式来使用当前选定的解释器运行代码： 单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始执行（不调试）”按钮 （），以启动内置的“当前文件”启动配置。 在代码编辑器的任意位置右键单击，并选择“在终端中运行 Python 文件”。如果您在选定的代码块上调用此命令，则可以仅运行该部分代码。

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path” 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 部署上线时，出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练？ 使用PyCharm ToolKit ，提示Error occurs

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None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab

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代码运行故障 Notebook运行代码报错，在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？

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运行/调试代码 准备好工程后，可以根据实际需要运行或调试代码。 操作步骤 进入CodeArts IDE Online代码编辑界面。 单击左上角，选择“查看 >调试”。 在调试任务下拉框中选择“新增配置”。 选择“Launch Program”。 编辑launch.json文件，根据自动补全给出的提示填写相关参数。

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代码运行常见错误 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 开发环境提示空间不足，如何解决？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 使用Wind

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2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。 删除模型管理界面的云端推理入口，更新云端推理框架。

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PyCharm-Plugin 在Python主流开发工具（PyCharm）上实现一键生成python模板工程、打包、部署等功能。 获取插件（插件.sha256）。 打开JetBrains PyCharm，单击“File”菜单，选择“Settings ”，在弹出界面的菜单中选择“P

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远程调试 单击本地IDE右下角interpreter，选择Notebook的python解释器。 图9 选择Python解释器 像本地运行代码一样，直接单击运行按钮运行代码即可，此时虽然是在本地IDE点的运行按钮，实际上运行的是云端Notebook里的代码，日志可以回显在本地的日志窗口。

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训练数据和训练代码上传至云端Notebook。可借助OBS Browser+把下载好的训练数据上传至OBS，具体安装步骤请见安装OBS Browser+。 新建data-flower桶，把训练数据flower_photos文件夹通过OBS Browser+上传至对应的OBS，并新

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ook、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍如何使用PyCharm ToolKit插件创建训练作业并调试。 前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。

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Interpreter”。 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“Termina

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Interpreter”。 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“Termina

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models中的pretrained置为了True，日志中出现如下报错： ‘OSError: [Errno 101] Network is unreachable’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 因为安全性问题，ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成fa

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当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。

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的在本地PyCharm中编码、调测并运行。实际运行环境为云上开发环境，资源为云上昇腾AI处理器资源。可以做到本地编写修改代码，直接在云上环境运行。 像本地运行代码一样，直接单击运行按钮运行代码即可，此时虽然是在本地IDE单击的运行按钮，实际上运行的是云端开发环境里的代码，日志可以回显在本地的日志窗口。

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登录API Explorer，在“代码示例”中选择“Python”。 图1 代码示例 填写待分词的文本数据。 复制代码示例至PyCharm中。 获取AK/SK，替换代码示例中的“<YOUR AK>”、“<YOUR SK>”参数。 登录访问密钥页面，新增访问密钥，或使用已有的访问密钥。访问密钥为credentials

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.png。 复制代码示例至PyCharm中。 获取AK/SK，替换代码示例中的“<YOUR AK>”、“<YOUR SK>”参数。 登录访问秘钥页面，新增访问秘钥，或使用已有的访问秘钥。访问秘钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 运行代码示例，获取识别结果。

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# 安装IVS服务库 pip install huaweicloudsdkivs 检查SDK是否已正确安装。 在PyCharm中选择“Settings > Project > Python Interpreter”，检查SDK是否已正确安装。 获取人脸检测SDK示例代码。 登录API

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能。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。

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.png。 复制代码示例至PyCharm中。 获取AK/SK，替换代码示例中的“<YOUR AK>”、“<YOUR SK>”参数。 登录访问密钥页面，新增访问密钥，或使用已有的访问密钥。访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 运行代码示例，获取识别结果。

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