save-frequency：指定运行多少个epoch就保存模型参数，可以调大。 report-to tensorboard：指定输出loss指标到tensorboard，一般需要做精度评估才需要带上。 train-num-samples：指定每个epoch需要训练的样本个数，不超过总样本个数。

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Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9 INFO:root:Using

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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成的图像。 train_url----model----CYcleGan_epoch_10.pb ----CYcleGan_epoch_20.pb

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开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码

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多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

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# 训练神经网络，每一轮进行一次验证 for epoch in range(1, args.epochs + 1): train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)

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支持时间格式：strict_date_optional_time|epoch_millis 默认值：当前时间减去5分钟。 end 否 查看监控的结束时间，UTC时间，默认是当前时间。 支持时间格式： strict_date_optional_time|epoch_millis 默认值：当前时间。 不支持查看系统索引，以“

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账号相关问题 个人用户和个体用户能否使用 隐私保护通话 服务？ BP账户能使用隐私保护通话服务吗？ IAM用户能使用隐私保护通话服务吗？ 购买隐私保护通话业务是否需要进行企业认证？账号经过企业认证了X号码还是无法购买？ 开通隐私保护通话时“立即申请”是灰色或页面一直显示“loading

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_component = context.$component.current; // 配置页面的bpm参数 context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let currentRow = _component.$attrs.row;

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训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm up的原因。等到训

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org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-787476470-192.168.152.10-1573351961380:blk_1073742171_1347 file=/use

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日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP” 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 日志提示“No

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# 训练神经网络，每一轮进行一次验证 for epoch in range(1, args.epochs + 1): train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)

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description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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作业描述，最大长度512 最小长度：0 最大长度：512 round Integer 训练轮数，最小值1，最大值1000 最小值：1 最大值：1000 epoch Integer 迭代数，最小值1，最大值1000 最小值：1 最大值：1000 datasets String 数据集列表，最大长度1024

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_index_in_epoch self._index_in_epoch += batch_size if self._index_in_epoch > self._num_examples: # Finished epoch

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不能给财务托管企业子划拨。 PRI_PAID_BP_SUB_CUST_NOT_TRANS_DEBIT 企业主账号是分销商代售模式的子客户，不允许给子账号划拨余额。 PRI_RESALE_BP_SUB_CUST_NOT_TRANS_DEBIT 企业主账号是分销商转售模式的子客户，不允许给子账号划拨余额。

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