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准备工作 本地已安装2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具,推荐Windows版本,社区版或专业版均可,请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境,仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业,社区版和专业版都支持。 已 注册华为账号 并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 已创建当前使用账号的访问密钥,并获得对应的AK和SK。如果未创建,请参见创建访问密钥(AK和SK)。 当前账号已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。
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步骤2:使用PyCharm进行本地开发调试 下载代码至本地。 本案例中,以图像分类模型resnet50模型为例,路径为“./models/official/cv/resnet/” # 在本地电脑Terminal下载代码至本地 git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图3 下载代码至本地 配置本地PC开发环境。 修改“models/official/cv/resnet/requirements.txt”文件,改为: numpy==1.17.5 scipy==1.5.4 easydict==1.9 执行pip命令安装: # 在PyCharm的Terminal安装mindspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple # 在PyCharm的Terminal安装resnet依赖 pip install -r .\official\cv\resnet\requirements.txt --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。 单击右上角“Current File”,选择“Edit Configuration”,打开“Run/Debug Configuration”对话框。在对话框中单击“+”,选择“Python”。 图6 前往PyCharm解释器 “Script path”选择train.py文件,“Parameters”命令如下所示,并选择Python解释器,然后单击“OK”: --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --data_path=../../../dataset/flower_photos/ --class_num=5 --config_path=./config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=1 --device_target="CPU" 图7 配置PyCharm解释器 根据README说明文档,配置Parameter参数device_target="CPU"表示CPU环境运行,device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行。 本地代码开发调测。 一般本地CPU算力较低并且内存较小,可能出现内存溢出的报错,因此可以把“models/official/cv/resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml”的“batch_size”由“256”改为“32”,使得训练作业可以快速运行。 图8 修改batch_size AI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的,而且这一部分的开发耗时是最长的,因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。 本例中,因为样例代码已经支持在CPU上进行训练,因此用户能够在CPU上完成整个训练流程。如果代码只支持在GPU或者Ascend上训练,那么可能会报错,需要使用Notebook进行云端调试。 设置断点后单击“调试”,可实现代码逐步调试,查看中间变量值。 图9 “调试”按钮 图10 通过设置断点实现代码调试 可单击“运行”按钮,通过日志观察是否能正常训练。 图11 “运行”按钮 图12 训练日志
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