OpenI_Cloudbrain_Example/gcu_mnist_example

• 如何在启智平台上进行模型训练 - GCU版本
• • 1 概述
  • 2 准备工作
  • • 2.1 数据准备
    • • 数据集获取
      • 数据集上传
    • 2.2 执行脚本准备
    • • 示例代码
      • 【重点】GCU-Pytorch代码适配
  • 3 创建训练任务
  • 4 查看运行结果
  • • 4.1 在训练作业界面可以查看运行日志
    • 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。

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, 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

• 代码文件说明

  • train_for_c2net.py，用于智算网络训练的脚本文件。
  • 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。