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启动配置属性
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ja模板的调试，例如在Flask应用程序中。 “python” Python可执行文件的路径。默认值“${command:python.interpreterPath}”解析为当前选定的项目解释器。有关在项目中使用Python解释器的详细信息，请参阅“构建环境”。 “stopOnEntry”
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启动配置属性
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ja模板的调试，例如在Flask应用程序中。 “python” Python可执行文件的路径。默认值“${command:python.interpreterPath}”解析为当前选定的项目解释器。有关在项目中使用Python解释器的详细信息，请参阅“构建环境”。 “stopOnEntry”
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PYTHONPATH变量使用
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PYTHONPATH变量使用 PYTHONPATH环境变量指定了Python解释器应该查找模块的额外位置。在CodeArts IDE中，“PYTHONPATH”可以通过终端设置（“terminal.integrated.env.*”）、“.env”文件或者同时使用这两种方法来设置。
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训练基础镜像详情（Horovod）
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cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/m
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简介
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CodeArts IDE带有Python扩展，为Pytho语言提供了广泛的支持。Python扩展可以利用CodeArts IDE的代码补全、验证、调试和单元测试等特性，与多种Python解释器协同工作，轻松切换包括虚拟环境和conda环境的Python环境。 本文简要概述了CodeArts
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训练基础镜像详情（PyTorch）
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4 LTS cuda：10.2.89 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/ana
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训练基础镜像详情（TensorFlow）
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LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/an
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训练基础镜像详情（MPI）
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cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore-1.3.0-gpu/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user
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PyCharm ToolKit连接Notebook
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传。 图8 开启自动上传 Step7 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Noteb
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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU）
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LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/an
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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU）
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-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anac
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本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练
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arm只适合做小文件的同步上传。 调试时建议使用较小的数据集子集，方便数据同步与数据加载。 配置云端Python解释器 修改Parameters参数，并选择云端Python解释器。 --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --data_path=
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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU）
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4 LTS cuda：10.2.89 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/ana
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设置默认项目环境
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如果您想要手动指定首次打开项目时使用的默认解释器，可以使用Python可执行文件的完整路径创建或修改 “python.defaultInterpreterPath” 设置的条目，如： Windows { "python.defaultInterpreterPath": "c:/python39/python
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环境和终端窗口
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install”命令，将会永久地将该包添加到该虚拟环境中。 使用“Python: 选择解释器”命令更改解释器不会影响已经打开的终端面板。因此，你可以在分割的终端中激活不同的环境：选择第一个解释器，为它创建一个终端，选择另一个解释器，然后在终端标题栏中使用“拆分终端”按钮（“Ctrl+Shift+5”）（）。
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新建Python项目
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为您创建一个隔离的、特定于项目的 Virtualenv Python环境。这样就可以使您在项目级别安装包，不会污染全局Python。 保留创建环境的默认位置。 确保在基础解释器列表中已选择一个解释器。通常CodeArts IDE会自动从标准安装位置检测解释器位置并展示在此处。 勾选“创建 main
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自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型）
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滤；debug_mode为bool类型，当debug_mode为True时，UDF不会被即时编译成Native code，而是通过python解释器解释执行，此时HyG框架中进程的并发线程数被强制设置为1，且UDF中用户可以使用print语句打印调试信息（当debug_mode=
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Python
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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供
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Python
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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python
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Python
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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install
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Python
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information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗
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