需求一：训练数据集上传
## 数据集上传
### 使用方式
在python环境中安装.whl文件
```bash
conda activate python-env
pip install ts_cli-0.0.1-py3-none-any.whl
```
### 命令行运行.py文件的格式
```
python-env dataset_upload.py --url {http://10.76.0.218:30800/api/v1} --source {数据集文件夹绝对路径} --name {数据集在天枢平台中显示的名称}
```
### 示例
``` D:\miniconda3\envs\dubhe\python.exe D:\vscodes\dubhe-auto-auth\dataset_upload.py --url http://10.76.0.218:30800/api/v1 --source D:\vscodes\dubhe-auto-auth\pytorch-demo\ --name 客户端数据集测试 ```
### 数据集上传成功后结果将被覆盖写入当前目录的resfile文件中
++也可以指定目录，需要解压.whl文件，修改其中的dataset_util.py文件中的do_upload_file函数，重新打包为.whl文件，再重新安装.whl文件++
```bash
解压：
unzip *.whl
打包： 先进入解压工作目录，pip install wheel==0.57.0
wheel pack .
```
### 参数的意义与指定方式
#### 参数意义
```bash
{python-env}: 客户端的python环境绝对地址
{dataset_upload.py}: 数据集上传.py文件的绝对路径
--url {$}: {天枢平台ip加端口}/api/v1
--source {$}: 数据集文件夹在windows下的绝对路径
--name {$}: 数据集将在天枢平台中显示的名称
```
#### 指定方式
- {python-env}：读取配置文件
- {dataset_upload.py}: 读取配置文件
- url: 读取配置文件
- source: 用户自己选择的“文件夹”绝对地址
- name: 用户指定或者用文件夹名替代