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Photoshop中的多变量

在Photoshop中,可以通过多种方式使用变量。以下是通过JavaScript代码创建和使用多个变量的示例:

  1. 创建变量: var variable1 = "value1"; var variable2 = "value2";
  2. 通过变量名称替换文本: var docRef = app.activeDocument; var textItemRef = docRef.artLayers.getByName("Text Layer"); textItemRef.textItem.contents = "This is {variable1} and {variable2}"; textItemRef.textItem.contents = textItemRef.textItem.contents.replace("{variable1}", variable1); textItemRef.textItem.contents = textItemRef.textItem.contents.replace("{variable2}", variable2);
  3. 加载并使用外部CSV文件中的变量: var fileRef = new File("/path/to/file.csv"); var csvData = fileRef.open("r"); // Assumes CSV is in format: column1,column2\nvalue1a,value2a\nvalue1b,value2b // Assumes Text Layer in Document named "Text Layer" // Assumes two Variables created: variable1 and variable2 while (!csvData.eof) { var line = csvData.readln(); var bits = line.split(","); var textValue = "This is {variable1} and {variable2}"; textValue = textValue.replace("{variable1}", bits[0]); textValue = textValue.replace("{variable2}", bits[1]); var docRef = app.activeDocument; var textItemRef = docRef.artLayers.getByName("Text Layer"); textItemRef.textItem.contents = textValue; }
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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Photoshop中的多变量 -优选内容

获取容器的 Label 和环境变量
获取容器 Label 和环境变量的操作步骤。 容器 Label:Docker inspect 中的容器 Label。 环境变量:在容器启动时配置的环境变量。 Docker runtime 场景登录容器所在的宿主机。 执行以下命令以获取容器 ID。其中: hbase 为容器名称,请替换为实际场景的真实容器名称。 返回结果中的第一个字符串为容器 ID,例如下图中的 7cbb0bca4d09。 shell docker ps grep hbase 执行以下命令获取容器的环境变量。其中: 7cbb0bca4d09 为容器 ID,...
发起 TensorFlowPS 分布式训练
TensorFlow 支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server)训练。在这种 ps-worker 的架构之下,部分实例会被指定为工作进程(worker),部分实例被指定为参数服务器(ps)。在每一轮训练中由 ps 将最新的模型参数分发给 worker,worker 完成计算后将梯度回传给 ps,ps 更新参数后再进入下一轮训练,直至训练完成。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 TensorFlow PS,按需配置各种训练角色并提交任务...
发起单机 / 分布式训练任务
BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种方式的操作步骤。 控制台登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型训练】-【...
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通过Docker云上安装并使用mGPU服务

更多介绍请参见监控mGPU相关指标。mgpu-cli device info -a //-a表示查看容器a的信息回显如下,可查看GPU显卡的剩余显存和算力。 附录升级mGPU服务您可以按需升级mGPU服务,以获得更高版本的能力支持。 执行以下命令,关闭所有运行中的容器。docker stop (docker ps -a awk '{ print $1}' tail -n +2) 执行以下命令,安装新的mGPU服务,请将mgpu-installer-x.xx.xx-xxx-xxx-xxx.run替换为您实际获取的安装包文件名称。bash mgpu-i...

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通用环境变量列表

在使用【自定义训练】模块时,机器学习平台为用户注入了大量的通用环境变量,便于用户在代码中便捷地使用。 训练角色无关 变量名称 示例 变量说明 MLP_TASK_ID t-20210924211641-nznsh 任务的 ID。 MLP_TASK_OWNER u... MLP_ROLE WORKER 分布式中的训练角色。取值范围是 WORKER / SERVER / SCHEDULER / CHIEF / PS / EVALUATOR。 MLP_ROLE_INDEX 0 该节点的角色编号(从0开始),如 worker0、worker1 ...。 MLP_${MLP_ROLE}_RACK_SW_ID...

通过 RDMA 网络加速训练

基本的训练流程详见发起 TensorFlowPS 分布式训练。 PyTorchDDP,实际支持 PyTorchDDP / Megatron 等。基本的训练流程详见发起 PyTorchDDP 分布式训练。 MPI,实际支持 Horovod / DeepSpeed 等。基本的训练流程详见发起 MPI 分布式训练。 平台将预置如下环境变量,详见 NCCL 的环境变量说明。 如下 3 个变量的默认值不满足需求时可在训练脚本启动之前覆盖对应的值NCCL_DEBUG=${NCCL_DEBUG:-INFO}NCCL_IB_TIMEOUT=${NCCL_IB_TIMEOU...

使用文档

支持的选项包含 TensorFlowPS、 PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custom。配置该参数后将覆盖 conf 中的值。 否 --local_diff 是否只上传增量的代码文件来加速提交任务的过程,支持的选项包含 on、off,不配置该参... /project_xxx/src 容器中的代码挂载路径RemoteMountCodePath: "/xxx_path/project_xxx/src/" 环境变量Envs: - Name: "env1" Value: "value1" - Name: "env2" Value: "value2" IsPrivate: fal...

常用概念

用户在创建训练任务时开启 TensorBoard 功能并在代码中将对应的日志文件写入指定的路径(环境变量 TENSORBOARD_LOG_PATH 指代的路径)下,机器学习平台即可为用户跟踪和可视化损失、准确率、网络结构、权重变化等训练信息。 TensorFlowPS TensorFlow Parameter Server 是一种常见的分布式训练范例之一。支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server,ps)训练。在每一轮训练中由参数服务器(ps)将最新的模型参数分发给工作进程( w...

使用 HTTP 请求调用

通讯协议您可以使用 HTTP 协议或 HTTPS 协议发送请求。推荐您使用 HTTPS 协议,其安全性更高。 请求方法关于 API 所使用的方法,参见每个 API 的说明。对于 POST 请求,您必须在请求头中指定 Content-Type: application/json。 请求参数请求参数包括公共参数和每个 API 所特有的参数。 公共参数公共参数是每个 API 请求必须包含的参数。如果一个 API 请求缺失公共参数,请求会失败。以下表格中的公共参数必须包含在查询字符串(query...

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