使用dvc commit命令提交更改，记录数据文件的当前状态，并将其与特定的DVC版本号关联起来。使用dvc push命令将更改上传到远程存储，以便与其他团队成员共享。其他功能：查看数据文件的版本历史：使用dvc history命令。回滚到特定版本的数据文件：使用dvc checkout命令结合特定的版本号。总结： DVC是一个用于管理...
$ git commit data/data.xml.dvc -m "Dataset updates"$ dvc push复制代码 在版本之间进行切换(dvc checkout) 通常的工作流程是先使用git checkout(切换分支或切换.dvc文件版本),然后运行dvc checkout以同步数据。 # 首先,获取数据集的先前一个版本,让我们回到数据的原始版本$ git checkout HEAD~1# 同步数据...
# 切换分支 git checkout 分支名 # dvc通过git中的.dvc 文件,切换这个分支下数据 dvc checkout 3.2.3 共享代码(push/pull) 当多人开发时,dvc push会根据config中的远程主机配置,将数据push到远程主机。远程主机可以是ssh,http还有云盘存储等。 # 建立 远程服...
$ dvc push 在版本之间进行切换(dvc checkout) 通常的工作流程是先使用git checkout(切换分支或切换.dvc文件版本),然后运行dvc checkout以同步数据。 # 首先,获取数据集的先前一个版本,让我们回到数据的原始版本 $ git checkout HEAD~1 # 同步数据 $ dvc checkout 之后,让我们提交.dvc文件到本地Git仓库(这次...
可以在 DVC 项目的副本之间共享外部缓存。 但不要在这种情况下使用外部输出,因为任何项目中使用dvc checkout都会覆盖所有项目的工作数据。 样例 对所有支持的远程存储类型的操作如下: 使用dvc config在与外部数据相同的位置配置一个外部缓存目录(需要先添加一个dvc remote*)。
首先,配置一个共享的 DVC 缓存。当同事对项目进行更改时,您可以使用dvc checkout获得最新结果。 DVC 立即将数据文件和目录链接到您的工作区,因此永远不会移动或复制数据制品。 $ git pull $ dvc checkout A data/new M data/labels 原文链接:Fast and Secure Data Caching Hub...
dvccheckout 这将确保你的数据集与项目中指定的版本相匹配。 7.1.4步骤4:运行实验 一旦数据和依赖都准备好了,你可以运行项目中的实验。假设实验的脚本是train.py,你可以直接运行: pythontrain.py 7.1.5示例:本地复现一个简单的DVC项目 假设我们有一个简单的DVC项目,包含一个数据集data.csv和一个训练脚本train.py...
在版本之间进行切换(dvc checkout) 通常的工作流程是先使用git checkout(切换分支或切换.dvc文件版本),然后运行dvc checkout以同步数据。 AI检测代码解析 # 首先,获取数据集的先前一个版本,让我们回到数据的原始版本 $ git checkout HEAD~1 # 同步数据 ...
6. 分支切换 -checkout 一般是先切git分支再切dvc分支。 AI检测代码解析 # git版本回退到某个commitgitcheckout HEAD~1## dvc 切换dvc checkout# git 提交远程仓库,dvc不需要提交,因为你数据集未发生变化gitcommit data/data.xml.dvc-m"Revert dataset updates"gitpush origin main ...
$ dvc checkout Just like that, thediamonds.csvfile is back to its original version. Right now, your current working directory reflects the old version of your repository. Git calls this scenario “detached HEAD state,” which means Git is not showing you the latest version of the repository...