此处 --train_dir 表示训练结果存储路径，其前缀 /tmp/sfs0 需要与4.c中设置的NFS“容器内挂载路径”路径保持一致，否则训练结果无法写入NFS中。 --max_steps表示训练迭代的次数，这里指定了10000次迭代，完成模型训练大概耗时3分钟，如果不指定，默认

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公式 公式组件用于将记录内的字段进行数据运算。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“公式”组件至表单设计区域，如图1。 图1 公式 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 计算方式：根据实际需求选择计算方式，支持求和、平均值、乘积和自定义等。

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计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选择“日期”时，支持计算时长和距离此刻时长。

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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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在金额数字输入框中，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击默认值公式中的“Fx公式编辑”，进入表达式编辑器。 设置计算公式为“PRODUCT(单价 , 数量)”，单击“确认”。 其中，单价和数量为子表单中的数字输入框组件。 图3 设置计算公式 返回主表单，选中总金额组件，“默认值类型”设置为“

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获取Flow公式信息 功能介绍 获取Flow的公式，该接口是同步接口（同步接口是指调用后，会等待函数执行结束后，才返回结果）。这些公式可以使用Flow对变量或表达式进行转换，然后赋值给其他变量。 URI GET AstroZero 域名 /u-route/baas/formula/v1

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IoTA.01010041 公式错误 错误码描述 公式错误。 可能原因 资产模型的分析任务属性中，计算公式填写错误，如语法错误等。 处理建议 请根据公式错误提示进行修正。 父主题： 资产建模相关错误码

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001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法

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001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法

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Arts计算节点规格获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path

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killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。

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MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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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和部署。 ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案

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若使用密钥对作为登录 裸金属服务器 的鉴权方式，您可以使用已有的密钥对或新创建的密钥对。 在ModelArts控制台购买Server资源。 资源配置 完成资源购买后，需要对网络、存储、软件环境进行相关配置。 资源使用 完成资源配置后，您可以登录到 服务器 进行训练和推理，具体案例可参考Lite

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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设置订阅提醒后，模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”，创建自监督训练任务。 自监督微调训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小

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IoTA.01020301 公式语法错误 错误码描述 公式语法错误。 可能原因 校验资产分析任务属性的分析任务公式语法时，出现了公式语法错误。 处理建议 请根据界面提示的语法错误原因对公式进行调整。 父主题： 资产建模相关错误码

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平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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