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Step3 准备训练脚本并上传至OBS 准备本案例所需的训练脚本mnist.py，并上传至OBS桶的“obs://test-modelarts/tensorflow/code/”文件夹下。 mnist.py文件内容如下： import argparse import tensorflow as tf parser = argparse.ArgumentParser(description='TensorFlow quick start') parser.add_argument('--data_url', type=str, default="./Data", help='path where the dataset is saved') args = parser.parse_args() mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10) ]) loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
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Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/tensorflow/code/” 用于存储训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/data/” 用于存储数据集文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。
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使用预置框架构建 自定义镜像 原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 该方式的训练流程与直接基于预置框架创建的训练作业相同，例如： 系统会自动注入一系列环境变量，如下所示。 PATH=${MA_HOME}/anaconda/bin:${PATH} LD_LIBRARY_PATH=${MA_HOME}/anaconda/lib:${LD_LIBRARY_PATH} PYTHONPATH=${MA_JOB_DIR}:${PYTHONPATH} 选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动，因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。通过系统自动注入的PATH环境变量，可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本。 export MA_HOME=/home/ma-user; docker run --rm {image} ${MA_HOME}/anaconda/bin/python -V docker run --rm {image} $(which python) -V 系统会自动添加预置框架关联的超参。
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Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 准备本案例所需训练脚本mindspore-verification.py文件和Ascend的启动脚本文件（共5个）。 训练脚本文件具体内容请参见训练mindspore-verification.py文件。 Ascend的启动脚本文件包括以下5个，具体脚本内容请参见Ascend的启动脚本文件。 run_ascend.py common.py rank_table.py manager.py fmk.py mindspore-verification.py和run_ascend.py脚本文件在创建训练作业时的“启动命令”参数中调用，具体请参见启动命令。 run_ascend.py脚本运行时会调用common.py、rank_table.py、manager.py、fmk.py脚本。 上传训练脚本mindspore-verification.py文件至OBS桶的“obs://test-modelarts/ascend/demo-code/”文件夹下。 上传Ascend的启动脚本文件（共5个）至OBS桶的“obs://test-modelarts/ascend/demo-code/run_ascend/”文件夹下。
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Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”，单击“注册镜像”，根据界面提示注册镜像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook并调试，调试成功后，保存镜像。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook操作请参见基于自定义镜像创建Notebook实例。 保存Notebook镜像操作请参见保存Notebook镜像环境。 已有的镜像调试成功后，再使用ModelArts训练模块训练作业。
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训练mindspore-verification.py文件 mindspore-verification.py文件内容如下： import os import numpy as np from mindspore import Tensor import mindspore.ops as ops import mindspore.context as context print('Ascend Envs') print('------') print('JOB_ID: ', os.environ['JOB_ID']) print('RANK_TABLE_FILE: ', os.environ['RANK_TABLE_FILE']) print('RANK_SIZE: ', os.environ['RANK_SIZE']) print('ASCEND_DEVICE_ID: ', os.environ['ASCEND_DEVICE_ID']) print('DEVICE_ID: ', os.environ['DEVICE_ID']) print('RANK_ID: ', os.environ['RANK_ID']) print('------') context.set_context(device_target="Ascend") x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) print(ops.add(x, y))
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场景描述 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2 (商用版本) python-3.7.13 mindspore-2.1.1 本教程以cann-6.3.RC2.、mindspore-2.1.1为例介绍。 本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程，且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。
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Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。如下示例中，请创建命名为“test-modelarts”的桶，并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 obs://test-modelarts/ascend/demo-code/ 用于存储Ascend训练脚本文件。 obs://test-modelarts/ascend/demo-code/run_ascend/ 用于存储Ascend训练脚本的启动脚本。 obs://test-modelarts/ascend/log/ 用于存储训练日志文件。
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