OpenI启智平台创建天数智芯训练任务(以AlexNet为例)

news2024/12/22 22:33:10

天数智芯DeepSpark代码仓地址:

iluvatar/DeepSpark - DeepSpark - OpenI - 启智AI开源社区提供普惠算力! (pcl.ac.cn)

首先我们进到天数智芯DeepSpark代码仓,点击【派生】将代码仓Fork到我们自己的目录下

Fork好代码仓后我们到我们Fork后的代码仓中找到AlexNet Pytorch的训练代码所在位置

代码所在位置:cv/classification/alexnet/pytorch

为了偷懒直接用OpenI进行在线编辑,主要修改的代码为train.py,建议直接新建一个新的py文件然后复制原来train.py的内容进行修改

1.首先找到原来train_dir = os.path.join这一段,修改为下面

    #使用c2net读取数据集
    c2net_context = prepare()                   #准备阶段

    datasetPath = c2net_context.dataset_path    #获取数据集地址


    train_dir = os.path.join(datasetPath, 'imagenet/imagenet/train')
    val_dir = os.path.join(datasetPath, 'imagenet/imagenet/val')

2.原先if args.output_dir这一段的代码修改为以下

        outputPath = c2net_context.output_path   #获取输出目录
        
        if outputPath:
            checkpoint = {
                'model': model_without_ddp.state_dict(),
                'optimizer': optimizer.state_dict(),
                'lr_scheduler': lr_scheduler.state_dict(),
                'epoch': epoch,
                'args': args}
            save_on_master(
                checkpoint,
                os.path.join(outputPath, 'model_{}.pth'.format(epoch)))
            save_on_master(
                checkpoint,
                os.path.join(outputPath, 'checkpoint.pth'))
            epoch_total_time = time.time() - epoch_start_time
            epoch_total_time_str = str(datetime.timedelta(seconds=int(epoch_total_time)))
            print('epoch time {}'.format(epoch_total_time_str))

            #上传输出文件
            from c2net.context import upload_output 
            upload_output() 

这样两步代码就修改好了,接下去就可以创建训练任务了。找到代码仓中的云脑,选择训练任务,然后点击创建训练任务

创建训练任务的页面中选择【智算网络集群】然后计算资源选择【天数智芯GPGPU】,如下:

下半部分的参数设置主要如下图所示,这边因为是AlexNet的训练任务,所以数据集我选择了一个ImageNet_Tiny,如果是其他的数据集对应选择就好。启动文件这边设置为:cv/classification/alexnet/pytorch/xxxx.py,xxxx.py为我们前面新建的训练代码文件

全都设置好后点【新建任务】开始训练任务,当然如果有自己的超参设置的话直接点【新建运行参数】就可以添加对应的Args参数了。训练完成后悔显示为suceesed就说明训练成功了,然后在日志那边也可以看到相应的输出信息

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