AI开发平台MODELARTS-Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导:Step6 训练Open clip模型

时间：2024-12-09 20:36:13

AI开发平台MODELARTS

Step6 训练Open clip模型

适配昇腾代码。
在目录/home/ma-user/open_clip/src/training下，修改main.py文件，在第10行添加如下代码。
```
import torch_npu
from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
```
同样，修改train.py文件，在第11行添加如上代码，如图1所示。

图1 修改train.py文件
单卡训练。
训练命令参考如下。
```
cd /home/ma-user/open_clip
python -m training.main \
    --save-frequency 1 \
    --zeroshot-frequency 1 \
    --report-to tensorboard \
    --train-data '/home/ma-user/open_clip/mscoco/{00000..00059}.tar' \
    --train-num-samples 102400 \
    --dataset-type webdataset \
    --warmup 10000 \
    --batch-size=256 \
    --lr=1e-3 \
    --wd=0.1 \
    --epochs=30 \
    --workers=8 \
    --model ViT-B-32
```
参数说明：
- save-frequency：指定运行多少个epoch就保存模型参数，可以调大。
- report-to tensorboard：指定输出loss指标到tensorboard，一般需要做精度评估才需要带上。
- train-num-samples：指定每个epoch需要训练的样本个数，不超过总样本个数。
- batch-size：指定一次处理的数据batch。
- epochs：指定训练的epoch个数。
训练结束后，模型输出目录为：

/home/ma-user/open_clip/logs/xxx-model_ViT-B-32-lr_0.001-b_32-j_8-p_amp/checkpoints

多卡训练

训练命令参考如下。

cd /home/ma-user/open_clip/src
torchrun --nproc_per_node 4 -m training.main \
    --save-frequency 1 \
    --zeroshot-frequency 1 \
    --report-to tensorboard \
    --train-data '/home/ma-user/open_clip/mscoco/{00000..00059}.tar' \
    --train-num-samples 102400 \
    --dataset-type webdataset \
    --warmup 10000 \
    --batch-size=256 \
    --lr=1e-3 \
    --wd=0.1 \
    --epochs=30 \
    --workers=8 \
    --model ViT-B-32

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