OpenI_Cloudbrain_Example/gpgpu_mnist_example/README.md

# 如何在启智平台上进行模型训练—GPGPU示例

## 1.启智集群和智算集群的GPGPU训练样例

###### 启智集群的示例代码：

- 推理任务示例请参考示例中[inference.py](./inference.py)的代码注释

## 2. 在云脑上获取数据集，预训练模型，输出路径

安装c2net包

```
pip install c2net
```

使用c2net包

```
#导入包
from c2net.context import prepare,upload_output

#初始化导入数据集和预训练模型到容器内
c2net_context = prepare()

#获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
code_path = c2net_context.code_path
dataset_path = c2net_context.dataset_path
pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
output_path = openi_context.output_path

#回传结果
upload_output()

```

## 3.[创建GPU训练示例任务界面教程](./Example_Picture/快速创建GPU训练任务.md)

## 4.FAQ

### 4.1 关于启智平台公共库[c2net](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/c2net-pypi)：

主要使用的方法有以下几个：

```
prepare                    准备数据集，模型，输出路径
upload_output               将训练镜像的输出结果拷贝回启智平台
```

### 4.2 解决参数报错问题：

请在代码中加入 `args, unknown = parser.parse_known_args()`，可忽略掉 `--ckpt_url`，`--data_url`, `--multi_date_url`等参数报错问题

## 对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。