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编写训练代码

AI开发平台MODELARTS-如何安装C++的依赖库？

如何安装C++的依赖库？在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装：将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。以下为使用EVS挂载的开发环境，将数据复制至notebook中的代码示例： import moxing as mox mox.file.make_dirs('/home/ma-user/work/data') mox.file.copy_parallel('obs://bucket-name/data', '/home/ma-user/work/data') 在Jupyter页面的“Files”页签下，单击“New”，打开“Terminal”。执行如下命令进入目标路径，确认源码已下载，即“data”文件是否存在。 cd /home/ma-user/work ls 在“Terminal”环境进行编译，具体编译方式请您根据业务需求进行。将编译结果使用Moxing复制至OBS中。代码示例如下： import moxing as mox mox.file.make_dirs('/home/ma-user/work/data') mox.file.copy_parallel('/home/ma-user/work/data', 'obs://bucket-name/file) 在训练时，将OBS中的编译结果使用Moxing复制到容器中使用。代码示例如下： import moxing as mox mox.file.make_dirs('/cache/data') mox.file.copy_parallel('obs://bucket-name/data', '/cache/data') 父主题：编写训练代码

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AI开发平台MODELARTS-训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？:安装文件规范

安装文件规范请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件：依赖包为开源安装包时暂时不支持直接从github的源码中安装。在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹 |---model.py #模型启动文件。 |---pip-requirements.txt #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名及版本号。 “pip-requirements.txt”文件内容如下所示： alembic==0.8.6 bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹 |---model.py #模型启动文件。 |---XXX.whl #依赖包。依赖多个时，此处放置多个。 |---pip-requirements.txt #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名。 “pip-requirements.txt”文件内容如下所示： numpy-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

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