# 如何在启智平台上进行模型训练 - GCU版本

- 启智集群单数据集的训练，启智集群多数据集的训练，智算集群的单数据集训练，这3个的训练使用方式不同，请注意区分。数据加载方式、模型定义逻辑大致同[手写数字识别GPU版本_PytorchExample](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GPU)项目：

  - 智算集群单数据集的训练示例请参考示例中[train_for_c2net.py](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GCU/src/branch/master/train_for_c2net.py)的代码注释
- 智算集群中单/多数据集使用方式：

  如本示例中数据集MNISTDataset_torch.zip的使用方式是:数据集位于/tmp/dataset/下

## 1 概述

- 本项目以#LeNet5-MNIST-PyTorch为例，简要介绍如何在启智AI协同平台上使用GCU集群+Pytorch完成训练任务，旨在为AI开发者提供启智训练示例。
- 用户可以直接使用提供的[MNIST数据集](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GPU/datasets?type=0), 和代码文件创建自己的训练任务。

## 2 准备工作

- 启智平台使用准备，本项目需要用户创建启智平台账户，克隆代码到自己的账户，上传数据集，具体操作方法可以通过访问[OpenI_Learning](https://openi.pcl.ac.cn/zeizei/OpenI_Learning)项目学习小白训练营系列课程进行学习。

### 2.1 数据准备

#### 数据集获取

- 如果你需要试运行本示例，则无需再次上传数据集，因为示例中的数据集MnistDataset_torch.zip已经设置为公开数据集，可以直接引用。
- 数据文件说明

  - MNISTData数据集是由10类28∗28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。

#### 数据集上传

使用GCU进行训练，使用的框架为Pytorch，上传和使用数据集的格式和GPU保存一致，可传到数据集-GPU界面。(此步骤在本示例中不需要，可直接选择公开数据集MNISTDataset_torch.zip)

### 2.2 执行脚本准备

#### 示例代码

- 示例代码可从本仓库中下载，[代码下载](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GCU)
- 代码文件说明

  - [train_for_c2net.py](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GCU/src/branch/master/train_for_c2net.py)，用于智算网络训练的脚本文件。
  - [model.py](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GCU/src/branch/master/model.py)，使用的训练网络，在单/多数据集训练，智算网络训练中使用到。

#### 【重点】GCU-Pytorch代码适配

- GCU初始化

  ```

  def is_torch_dtu_available():

      if importlib.util.find_spec("torch_dtu") is None:

          return False

      if importlib.util.find_spec("torch_dtu.core") is None:

          return False

      return importlib.util.find_spec("torch_dtu.core.dtu_model") is not None



  if is_torch_dtu_available():

      import torch_dtu

      import torch_dtu.distributed as dist

      import torch_dtu.core.dtu_model as dm

      from torch_dtu.nn.parallel import DistributedDataParallel as torchDDP

  ```
- device计算设备指定

  ```

  if is_torch_dtu_available():

      device = dm.dtu_device()

  else:

      device = torch.device("cpu")

  ```
- 优化器更新接口

  ```

  sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1)

  for _epoch in range(epoch):

      loss.backward()

      if is_torch_dtu_available():

          dm.optimizer_step(sgd, barrier=True)

      else:

          sgd.step()

  ```

## 3 创建训练任务

准备好数据和执行脚本以后，需要创建训练任务将GCU-Pytorch脚本运行。首次使用的用户可参考本示例代码。

启动脚本选择train_for_c2net.py

## 4 查看运行结果

### 4.1 在训练作业界面可以查看运行日志

目前训练任务的日志在代码中print输出，参考示例train_for_c2net.py代码相关print

### 4.2 训练结束后可以下载模型文件

## 对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。