图3 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。

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argparse # 创建解析 parser = argparse.ArgumentParser(description="train mnist", formatter_class=argparse.Argumen

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excel解析转换成json格式数据（API名称：excelToJson） 功能介绍 该接口Excel表格数据导入后，转json返回 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。

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“切分检测数据” 这一步骤需要配置的参数为label_txt，其是标准标签名称列表文件，即本次标注的数据集使用了哪几个类别，选择OBS目录下事先准备好的txt文件即可。 synonym_txt参数的配置在第一次使用过程中选择一个空的txt文件即可。 “裁剪训练图片” 保持默认即可。 “裁剪验证图片”

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如何将UTC时间转换成本地时间？ 以Java代码为例， 将UTC时间转换成本地时区时间示例如下： public static void main(String[] args) throws ParseException { String utc = "2019-07-10T16:00:00Z";

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。 在“修改数据集”页面，仅支持修改数据集描述、修改标签名称。 删除数据集 单个删除数据集： 在“我的数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数据集列表勾选单个数据集，然后选择“操作”列的“删除”。 单击“确认”。 批量删除数据集： 在“我的数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数

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数据导出简介 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集，或者将数据导出到指定的OBS目录下。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。

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"python", "/var/mnist.py" ],

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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单击下方“保存当前页”。 步骤4：发布数据集 在ModelArts管理控制台的左侧菜单栏中单击“数据管理>数据集”，进入数据集页面。 在数据集列表中，单击数据集“RelationExtraction”操作列的“发布”。 或者，您可以单击数据集名称，进入数据集概览页，在页面右上角单击“发布”。

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10.jpg │ 10.txt │ 11.jpg │ 11.txt │ 12.jpg │ 12.txt └─import-dir-2 1.jpg 1.txt 2.jpg

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10.jpg │ 10.txt │ 11.jpg │ 11.txt │ 12.jpg │ 12.txt └─import-dir-2 1.jpg 1.txt 2.jpg

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sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data',

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操作。 创建ROMA连接器数据集 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“数据集 > 全部”。 在数据集管理页面，单击“新建数据集”。 在新增数据集页面，设置数据集名称、选择数据类型、数据源和目录，单击“保存”。

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只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 其他类型的数据集可以使用版本发布功能。 父主题：

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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10.jpg │ 10.txt │ 11.jpg │ 11.txt │ 12.jpg │ 12.txt └─import-dir-2 1.jpg 1.txt 2.jpg

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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：新建文件。 ：重命名调试文件、推理文件等文件。 ：删除文件或文件夹。 ：刷新代码目录。 数据集目录：包含数据集文件夹及数据集实例。系统支持通过Spread编辑器打开csv文件，支持用户在训练工程编辑界面打开数据集实例。 任务目录：包含训练工程已经执行及正在执行的训练任务存储目录结构。包括c

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数据集成任务 MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 MRS Hive写入时数据全部写在第一个字段里 目标端任务报任务运行超时 MySQL到MRS Hive时目标端报“could only be written to 0 of the 1 minReplication nodes

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