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# 此仓库不再维护
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# 如何在启智平台上进行模型训练 - NPU版本
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请将示例代码中openi.py拷贝到自己仓库
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## 1.启智集群和智算集群的NPU训练样例
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###### 启智集群的示例代码：
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- 启智集群训练示例请参考示例中[train.py](./train.py)的代码注释
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- 启智集群**加载模型**的训练示例请参考示例中 [pretrain.py](./pretrain.py)的代码注释
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- 启智集群的推理示例请参考示例中[inference.py](./inference.py)的代码注释
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- 启智集群训练任务已经将ImageNet-1k数据集挂载到训练镜像，具体使用方法请参考示例中[read_imagenet.py](./read_imagenet.py)的代码注释
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- 继续训练功能示例代码请参考启智集群[train_continue.py](./train_continue.py) ，启智与智算的用法相同
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###### 智算集群的示例代码：
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- 智算网络集群训练示例请参考示例中[train_for_c2net.py](./train_for_c2net.py)的代码注释
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- 智算网络集群**加载模型**的训练示例请参考示例中[pretrain_for_c2net.py](./pretrain_for_c2net.py)的代码注释
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## 2. 启智集群NPU训练任务的超参数及使用方法
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请将示例代码中openi.py拷贝到自己仓库
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1. 关于超参数：
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--multi_data_url 必选，选择的单数据集或多数据集的obs路径
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--pretrain_url 非必选，只有在界面上选择模型时才需要，选择的单模型或多模型文件的obs路径
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--train_url 必选，训练结果回传到启智平台的obs路径
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obs路径可以理解为云上的存储路径
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```
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2. 在代码中定义：
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```
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parser.add_argument('--multi_data_url',
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help='使用单数据集或多数据集时，需要定义的参数',
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default= '[{}]')
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parser.add_argument('--pretrain_url',
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help='非必选，只有在界面上选择模型时才需要，使用单模型或多模型时，需要定义的参数',
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default= '[{}]')
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parser.add_argument('--train_url',
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help='必选，回传结果到启智，需要定义的参数',
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default= '')
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```
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3. 在代码中使用：
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```
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from openi import openi_multidataset_to_env as DatasetToEnv
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from openi import pretrain_to_env
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from openi import env_to_openi
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if __name__ == "__main__":
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data_dir = '/cache/data'
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train_dir = '/cache/output'
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pretrain_dir = '/cache/pretrain'
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if not os.path.exists(data_dir):
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os.makedirs(data_dir)
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if not os.path.exists(train_dir):
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os.makedirs(train_dir)
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if not os.path.exists(pretrain_dir):
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os.makedirs(pretrain_dir)
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###拷贝云上的数据集到训练镜像
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DatasetToEnv(args.multi_data_url, data_dir)
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###拷贝云上的预训练模型文件到训练环境
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pretrain_to_env(args.pretrain_url, pretrain_dir)
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###上传训练结果到启智平台
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env_to_openi(train_dir,args.train_url)
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```
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4. 在代码中数据集的使用方式：data_dir + 数据集名称
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```
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ds_train = create_dataset_parallel(os.path.join(data_dir + "/MNISTData", "train"), cfg.batch_size)
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```
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5. 在代码中预训练模型文件的使用方式：pretrain_dir + 模型文件名称
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```
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load_param_into_net(network, load_checkpoint(os.path.join(pretrain_dir, "checkpoint_lenet-1_1875.ckpt")))
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```
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6. 在代码中回传结果：
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```
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env_to_openi(train_dir,args.train_url)
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```
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## **3. 智算集群NPU训练任务的超参数及使用方法**
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1. 关于超参数：
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```
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--multi_data_url 必选，选择的单数据集或多数据集的obs路径
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--pretrain_url 非必选，只有在界面上选择模型时才需要，选择的单模型或多模型的obs路径
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--model_url 可选，训练结果回传到启智平台的obs路径，否则请将输出设置为/cache/output文件夹
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obs路径可以理解为云上的存储路径
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```
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2. 在代码中定义：
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```
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parser.add_argument('--multi_data_url',
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help='使用单数据集或多数据集时，需要定义的参数',
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default= '[{}]')
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parser.add_argument('--pretrain_url',
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help='非必选，只有在界面上选择模型时才需要，使用预训练单模型或多模型时，需要定义的参数',
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default= '[{}]')
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parser.add_argument('--model_url',
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help='使用智算集群回传结果到启智，需要定义的参数',
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default= '')
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```
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3. 在代码中使用：
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```
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from openi import c2net_multidataset_to_env as DatasetToEnv
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from openi import pretrain_to_env
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from openi import env_to_openi
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if __name__ == "__main__":
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data_dir = '/cache/data'
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train_dir = '/cache/output'
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pretrain_dir = '/cache/pretrain'
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if not os.path.exists(data_dir):
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os.makedirs(data_dir)
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if not os.path.exists(train_dir):
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os.makedirs(train_dir)
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if not os.path.exists(pretrain_dir):
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os.makedirs(pretrain_dir)
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###拷贝云上的数据集到训练镜像
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DatasetToEnv(args.multi_data_url, data_dir)
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###拷贝云上的预训练模型文件到训练环境
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pretrain_to_env(args.pretrain_url, pretrain_dir)
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###上传训练结果到启智平台
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env_to_openi(train_dir,args.model_url)
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```
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4. 在代码中数据集的使用方式：data_dir + 数据集名称
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```
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ds_train = create_dataset_parallel(os.path.join(data_dir + "/MNISTData", "train"), cfg.batch_size)
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```
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5. 在代码中预训练模型文件的使用方式：pretrain_dir + 模型文件名称
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```
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load_param_into_net(network, load_checkpoint(os.path.join(pretrain_dir, "checkpoint_lenet-1_1875.ckpt")))
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```
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6. 在代码中回传结果：
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```
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env_to_openi(train_dir,args.model_url)
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或是将输出文件夹设置为/cache/output
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```
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## 4.[创建NPU训练示例任务界面教程](./Example_Picture/快速创建NPU训练任务.md)
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## 5.FAQ
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### 5.1 关于启智平台公共库函数[openi.py](./openi.py)：
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基于启智集群和智算集群训练的所有共用函数都放在openi.py里，将openi.py文件拷贝到自己的仓库里，就可直接调用
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主要使用的方法有以下几个：
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openi_multidataset_to_env 启智集群任务将数据集拷贝到训练镜像
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c2net_multidataset_to_env 智算集群任务将数据集拷贝到训练镜像
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pretrain_to_env 将预训练模型文件拷贝到训练镜像
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env_to_openi 将训练镜像的输出结果拷贝回启智平台
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obs_copy_file 通过mox拷贝文件
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obs_copy_folder 通过mox拷贝文件夹
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### **5.2. 如何进行集群间代码迁移**
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两个集群间的代码迁移只需要改动数据集部分和上传训练结果部分，注意智算集群的上传超参数是train_url,智算集群是model_url
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例如迁移启智的代码到智算时，只需要在导入包函数时，替换 `openi_multidataset_to_env `为 `c2net_multidataset_to_env`，并修改相关的上传结果代码即 `env_to_openi`
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### 5.3. 训练环境与调试环境区别：
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##### 5.3.1. 调试环境如何下载数据集和预训练模型文件
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使用方法：
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import moxing as mox
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mox.file.copy("s3url", "your_local_file_path")
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使用示例：假如在详情页中数据集的路径是 `s3:///urchincache/attachment/e/0/e027fb4c-2706-4212-8e6f-a875c489c1da/MNISTData.zip`
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你在notebook中的路径是：`/home/ma-user/work`
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则可以使用下面的方法将数据集拷贝到调试环境内：
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```
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import moxing as mox
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mox.file.copy("s3:///urchincache/attachment/e/0/e027fb4c-2706-4212-8e6f-a875c489c1da/MNISTData.zip", "/home/ma-user/work/MNISTData.zip")
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```
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##### 5.3.2. 调试环境与训练环境之间的代码迁移
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当在调试环境下调试好代码后，需要参照训练环境的示例进行配置，才能创建训练任务
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若想要使用调试环境的多卡并行训练，可参考示例[调试环境多卡并行示例](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example_NPU_Debug)
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### 5.4. 解决参数报错问题：
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请在代码中加入 `args, unknown = parser.parse_known_args()`，可忽略掉 `--ckpt_url`，`--data_url`等参数报错问题
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### 5.5. 多卡训练任务如何只让数据集只拷贝一次
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使用缓存文件和local_rank%8作为判断，若第0卡拷贝完成，则其它卡不拷贝，并在第0卡拷贝数据完成后才执行之后的代码
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if local_rank%8==0:
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DatasetToEnv(args.multi_data_url,data_dir)
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#Set a cache file to determine whether the data has been copied to obs.
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#If this file exists during multi-card training, there is no need to copy the dataset multiple times.
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f = open("/cache/download_input.txt", 'w')
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f.close()
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try:
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if os.path.exists("/cache/download_input.txt"):
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print("download_input succeed")
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except Exception as e:
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print("download_input failed")
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while not os.path.exists("/cache/download_input.txt"):
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time.sleep(1)
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## 对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。
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