OpenI_Cloudbrain_Example/gpgpu_mnist_example

• 如何在启智平台上进行模型调试和训练—GPGPU_手写数字识别示例
• • 一 ，数据集及预训练模型准备
  • • • • 1，数据集说明：
        • 2，预训练模型说明：
  • 二. 如何在云脑上获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
  • • • • 1，准备数据
        • 2，获取代码路径
        • 3，获取数据集路径
        • 4，获取预训练模型路径
        • 5，获取输出路径
        • 6，回传结果
  • 三.GPGPU样例准备
  • • • • 1，GPGPU示例代码：
        • 2，创建GPGPU调试任务
        • 3，创建GPGPU训练任务
  • 四.GPGPU任务注意事项
  • • • • 1, 使用超参数的方法：
  • 对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。

如何在启智平台上进行模型调试和训练—GPGPU_手写数字识别示例

一 ，数据集及预训练模型准备

1，数据集说明：

数据集可从本项目的数据集中引用，数据集引用

• MnistDataset_torch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。

• MnistDataset_torch.zip数据集压缩包的目录结构如下：

  MnistDataset_torch.zip

  ├── test

  └── train

2，预训练模型说明：

Torch_MNIST_Example_Model模型可从本项目的模型目录中引用，预训练模型引用

• Torch_MNIST_Example_Model模型的目录结构如下：

  Torch_MNIST_Example_Model
  ├── mnist_epoch1_0.76.pkl

二. 如何在云脑上获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径

1，准备数据

from c2net.context import prepare
c2net_context = prepare()

2，获取代码路径

code_path = c2net_context.code_path +"/" + "项目名".lower()
在本示例中代码路径为：
code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example".lower()

3，获取数据集路径

dataset_path = c2net_context.dataset_path +"/" +"数据集名称"
在本示例中代码路径为：
dataset_path = c2net_context.dataset_path + "/" + "MnistDataset_torch"

4，获取预训练模型路径

pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path +"/" +"模型名称"
在本示例中预训练模型路径为：
pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path + "/" + "Torch_MNIST_Example_Model"

5，获取输出路径

output_path = c2net_context.output_path 
在本示例中输出路径为：
output_path = c2net_context.output_path 

6，回传结果

from c2net.context import upload_output
upload_output()
在本示例中回传结果为（只有训练任务才能回传结果）：
from c2net.context import prepare,upload_output
upload_output()

三.GPGPU样例准备

1，GPGPU示例代码：

• 训练任务示例请参考示例中train.py的代码注释
• 推理任务示例请参考示例中inference.py的代码注释

2，创建GPGPU调试任务

表1创建调试作业界面参数说明

参数名称	说明
代码分支	选择仓库代码中要使用的代码分支，默认可选择master分支
镜像	镜像选择含有python和torch的镜像
启动文件	启动文件选择代码目录下的启动脚本，在本示例中选择gpu_mnist_example/train.py
数据集	数据集选择MnistDataset_torch.zip
运行参数	选择增加运行参数可以向脚本中其他参数传值，如epoch_size,需要在代码里定义增加的超参数
资源规格	规格选择[GPGPU]
模型	模型选择Torch_MNIST_Example_Model

启动调试任务后，先执行prepare()进行数据准备；

进入对应的代码目录后，可在终端执行python train.py；

3，创建GPGPU训练任务

表2 创建推理作业界面参数说明

参数名称	说明
代码分支	选择仓库代码中要使用的代码分支，默认可选择master分支
镜像	镜像选择含有python和torch的镜像
启动文件	启动文件选择代码目录下的启动脚本，在本示例中选择gpgpu_mnist_example/train.py
数据集	数据集选择MnistDataset_torch.zip
运行参数	选择增加运行参数可以向脚本中其他参数传值，如epoch_size,需要在代码里定义增加的超参数
资源规格	规格选择[GPGPU]
模型	模型选择Torch_MNIST_Example_Model

启动训练任务后，训练结束会在任务的结果下载页提供输出结果下载

四.GPGPU任务注意事项

1, 使用超参数的方法：

请在代码中加入

import parser
args, unknown = parser.parse_known_args()
#可忽略掉 `--ckpt_url`，`--data_url`, `--multi_date_url`等参数无定义导致的报错问题

对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。