简介

MindSpore是华为昇腾开发的深度学习框架，旨在提供端边云全场景的AI框架。

Pytorch是由Facebook推出的AI框架。

本教程使用MindStudio中的X2MindSpore功能自动将Pytorch脚本转换为MindSpore脚本的案例。使用的模型是分类任务模型mobileNet，数据集是cifar-100。

本教程对应的视频讲解链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tM411z7W1

环境准备

Windows端：

MindStudio 官网：https://www.hiascend.com/software/mindstudio

Python 需要配置在环境变量中,需要安装三个软件包(pandas libcst jedi)

pip3 install pandas #pandas版本需大于或等于1.2.4

pip3 install libcst #libcst 版本号需要大于或等于0.4.3

pip3 install jedi #跨文件分析库，安装后有助于工具解析不同文件中的变量，推荐安装

源代码下载 https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100

训练服务器：

硬件平台：Ascend 910 arm64架构

操作系统：Ubuntu 18.04.6 LTS

软件环境：

Python3.7.5

MindSpore 1.8.0 框架安装请参考

https://www.mindspore.cn/install#installTip

CANN 5.1.RC2

请参考昇腾软件快速部署指南：

https://www.hiascend.com/document/detail/zh/quick-installation/22.0.RC2/quickinstg/300T_9000/300T_9000_00001.html

X2MindSpore

简介

X2MindSpore工具可将基于PyTorch和TensorFlow开发的模型及其训练脚本根据适配规则迁移为可基于MindSpore运行的代码，大幅度提高了脚本迁移速度，降低了开发者的工作量。

Ascend Training项目创建

安装好MindStudio后新建一个项目，左侧选择Ascend Training，然后点击Change选择远程服务器的CANN ，参照下图。

需要填写服务器的IP，端口，用户名，密码。

Remote Connection配置好之后，选择正确的Remote CANN location，按照自己安装的CANN路径选择，最后需要选择到5.1.RC2(这个名字和安装的CANN版本相同)

点击Finish后，需要等待一段时间完成CANN同步。

设置项目路径，点击Finish即可完成项目创建。

X2MindSpore

菜单栏依次选择Ascend->Migration Tools->X2MindSpore

Framework:原始脚本框架类型，选择PyTorch

Input Path:原始项目输入路径就是我们要转换的源代码文件

Output Path:输出路径是转换完成后的路径，可以新建一个文件夹

点击Distributed，这个是选择转为分布式训练脚本，Device选择Ascend。

参照截图都选择完成后，点击Transplant。

等待一段时间，出现这个界面就代表转换成功了。

如果有找不到包这种报错一般是python环境的问题，教程末尾FAQ有相关解决方案。

转换完成后在Output Path下面会生成一个文件夹，现在看一下项目下有哪些文件，X2MindSpore工具会在输出路径下额外生成一些文件

这里介绍几个重要的，更多细节请参考MindStudio官方文档

https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/50RC2/msug/msug_000048.html

run_distributed_ascend.sh 启动分布式训练的shell脚本

rank_table_2pcs.json 2卡组网配置文件

rank_table_8pcs.json 8卡组网配置文件

这两个配置文件格式一样，根据自己训练服务器卡的数量选择。

x2mindspore.log转换日志文件（可以查看转换过程是否有报错）

.csv结尾的文件是关于API的支持与否信息，可用于深入分析转换情况。

MindSpore项目打开与配置

pytorch-cifar100_x2ms_multi，这个就是我们转换成功后的项目文件，现在需要在MindStudio中打开这个项目

左上角依次点击File、Open

选择转换完成的文件夹，然后点击OK

直接打开一个文件夹默认是一个非昇腾项目，需要把它转换为Ascend Training项目。

菜单栏依次点击Ascend、Convert To Ascend Project

然后选择项目类型Ascend Training，选择框架MindSpore，点击OK

设置部署路径，方便我们将Windows端的代码同步到服务器端，服务器端输出的日志也可以同步回来。

Deployment path根据自己服务器情况选择一个路径。

右键选择Deployment，Upload to上传到服务器，Download是下载到本地。

这个功能可以选中部分文件或者文件夹，根据自己需要使用。

数据集配置

数据集下载

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

下载CIFAR-100 binary version (suitable for C programs)

可以点击链接下载，也可以直接Linux下用命令下载。我这里用MindStudio提供的SSH session来操作。

菜单栏点击Tools，Start SSH session

然后点击设置好的session

切换到合适的数据下载目录中，然后按照下图所示命令下载数据集。

curl http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-binary.tar.gz --output ./cifar-100-binary.tar.gz

使用命令解压该压缩包

tar -zxvf cifar-100-binary.tar.gz

然后就得到了训练需要的数据集

我把数据放置在了/home/sddx/workspace/data 大家按照自己的情况放置即可。

数据集路径修改

在utils.py文件做三处修改

MindSpore脚本训练

步骤简介

(1)配置rank_table_8pcs.json

(2)修改run_distributed_ascend.sh

(3)启动脚本

配置rank_table_8pcs.json

rank_table_8pcs.json 需要我们写入组网信息

server_id 服务器的IP地址，可以使用ifconfig命令获取

device_ip表示集成网卡的IP地址，可以在当前机器执行指令cat /etc/hccn.conf，address_x的键值就是网卡IP地址。

run_distributed_ascend.sh介绍

(1)指定了shell脚本解释器的路径

(3-8)输出一些提示信息到终端

(10)定义变量execute_path，值是pwd命令获得的当前目录

(13)$1是命令第一个参数，多卡环境的组网信息文件

(14)$2是命令第二个参数，卡的数量

(15)$3是命令第三个参数，卡逻辑起始编号

(16)$4是命令第四个参数，卡物理起始编号

(17)循环RANK_SIZE次，开启RANK_SIZE个进程，也就是一个卡对应一个python进程

(19-20)导出环境变量RANK_ID，DEVICE_ID

(21)删除执行路径下面的device_X目录(之前运行过会创建，所以先清空)

(22)新建执行路径下面的device_X目录

(23)切换当前目录到device_X目录

(24)启动训练脚本，-net参数指定使用的网络，后面的 > trainX.log 2>&1 是将标准输出、标准错误输出重定向到trainX.log 中，末尾的&设置该进程为后台进程。

修改run_distributed_ascend.sh

这个启动脚本需要我们修改的就是第24行，我们需要把单卡训练启动脚本的命令写在这里，特别需要注意的是：涉及到文件的路径需要使用 ‘/’开头的绝对路径，不然会因为执行目录在device_X中而找不到该文件。

python3 /home/sddx/MindStudio-WorkSpace/pytorch-cifar100_x2ms_multi_f5c093dc/train.py -net mobilenet

启动分布式训练脚本

两种方式都可以启动，推荐第一种

方式一：MindStudio内启动

左上角点击选择Edit Configurations

点击加号，选择Ascend Training

Deployment已经配置好，直接选中即可

Executable选择自己项目路径下面的run_distributed_ascend.sh

Command Arguments 命令参数，共有四个，第一个是rank_table_8pcs.json（写服务器端绝对路径），8是卡数量，后两个一般写0。之前的“run_distributed_ascend.sh介绍”小节有详细介绍，可以返回观看。

全部选择好之后点击OK

点击绿色三角即可启动

方式二：命令启动

配置好run_distributed_ascend.sh 以及rank_table_8pcs.json这两个文件后，就可以启动分布式训练脚本了

bash run_distributed_ascend.sh RANK_TABLE_FILE RANK_SIZE RANK_START DEVICE_START

RANK_TABLE_FILE 多卡环境的组网信息文件，rank_table_8pcs.json

RANK_SIZE 卡的数量

RANK_START 卡逻辑起始编号，当前仅支持单机多卡，填0即可

DEVICE_START 卡物理起始编号

实例命令：(根据实际路径修改)

bash run_distributed_ascend.sh /home/sddx/workspace/pytorch-cifar100_x2ms_multi/rank_table_8pcs.json 8 0 0

注意：使用绝对路径

bash run_distributed_ascend.sh rank_table_8pcs.json 8 0 0 (这样写是不行的)

训练脚本运行情况查看

npu-smi info 查看卡信息，HBM-Usage(MB)被使用了一部分就说明程序正常运行起来了。

同时项目路径下会自动生成device_0/train0.log，训练输出的日志信息在这里可以看到。

我这里只让它训练了一个epoch，可以看到训练正常。

FAQ

安装MindSpore依赖找不到gmp这个包

可能是源的问题，更新源，换源

cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.copy #备份源

sudo vim /etc/apt/sources.list

换源

# See http://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotes for how to upgrade to

# newer versions of the distribution.

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic main restricted

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic main restricted

## Major bug fix updates produced after the final release of the

## distribution.

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted

## N.B. software from this repository is ENTIRELY UNSUPPORTED by the Ubuntu

## team. Also, please note that software in universe WILL NOT receive any

## review or updates from the Ubuntu security team.

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic universe

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic universe

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-updates universe

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-updates universe

## N.B. software from this repository is ENTIRELY UNSUPPORTED by the Ubuntu

## team, and may not be under a free licence. Please satisfy yourself as to

## your rights to use the software. Also, please note that software in

## multiverse WILL NOT receive any review or updates from the Ubuntu

## security team.

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic multiverse

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic multiverse

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-updates multiverse

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-updates multiverse

## N.B. software from this repository may not have been tested as

## extensively as that contained in the main release, although it includes

## newer versions of some applications which may provide useful features.

## Also, please note that software in backports WILL NOT receive any review

## or updates from the Ubuntu security team.

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse

## Uncomment the following two lines to add software from Canonical's

## 'partner' repository.

## This software is not part of Ubuntu, but is offered by Canonical and the

## respective vendors as a service to Ubuntu users.

# deb http://archive.canonical.com/ubuntu bionic partner

# deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu bionic partner

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-security universe

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-security universe

deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-security multiverse

# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ bionic-security multiverse

deb https://apt.kitware.com/ubuntu/ bionic main

# deb-src https://apt.kitware.com/ubuntu/ bionic main

同步软件源的软件包版本

sudo apt-get update

MindSpore安装问题

MindSpore version 1.9.0 and Ascend AI software package (Ascend Data Center Solution)version 1.81 does not match, the version of software package expect one of ['1.83']

版本不匹配，重新安装1.8版本的MindSpore，请参考官方文档选择对应CANN的版本安装。

ImportError: /home/shandongdaxue/.local/lib/python3.7/site-packages/mindspore/lib/libmindspore_backend.so: undefined symbol: MsprofRegisterCallback

MindSpore版本与cann版本对应关系必须对应！！！

https://www.mindspore.cn/versions 往下翻有对应关系

RuntimeError: mindspore/ccsrc/plugin/device/ascend/hal/device/ascend_memory_adapter.cc:52 Initialize] Internal Error: Get Device HBM memory size failed, ret = 0, total HBM size :0

推理服务器不支持训练，需要使用训练类型服务器。

TypeError: Not supported to get attribute for InterpretedObject: '<x2ms_adapter.context.Context object at 0xffff3e71c950>'

The first argument should be a NameSpace, but got AbstractScalar(Type: External, Value: InterpretedObject: '<x2ms_adapter.context.Context object at 0xffff3e71c950>', Shape: NoShape)

需要正确配置MindStudio 对应的服务器的cann版本

ValueError: The folder ./data does not exist or is not a directory or permission denied!

数据需要使用绝对路径

训练后查看device_1/train1.log 显示 can't open file 'train.py'

python3: can't open file 'train.py': [Errno 2] No such file or directory

运行命令需要使用绝对路径

RuntimeError:Runtime init failed

init_hccl() mindspore/ccsrc/pipeline/jit/pipeline.cc:1538 InitHccl

初始化hccl失败了，通常由于rank json没写对

我这里是因为rank_table_8pcs.json没有使用绝对路径，修改为

/home/sddx/workspace/pytorch-cifar100_x2ms_multi/rank_table_8pcs.json

X2MindSpore功能找不到

工具栏没有相应图标且右键单击工程目录中的文件夹，找不到“X2MindSpore”

原因分析：该项目不是Ascend项目，需要进行转换。

解决步骤：

单击Ascend > Convert To Ascend Project
根据自己的需要选择好Project Type和Sub Type后点击“OK”

解决成功界面：

点击转换提示“ ModuleNotFoundError: No module named 'libcst' ”

原因分析：libcst包未安装好。X2MindSpore运行的时候使用的是默认路径下的python.exe，而不是虚拟环境中的python.exe。如果想让它使用虚拟环境中的python.exe，需要设置环境变量。注意安装libcst包的时候需要在X2MindSpore运行时使用的python的环境下安装，否则就会出现以上的错误。

解决步骤：pip3 install libcst #注意libcst版本号需要大于或等于0.4.3