MindSpore 21天实战营---MindSporeLite
【摘要】 MindSpore 21天实战营---MindSporeLite
体验作业：
体验作业APP下载包：
下载完成后直接在安卓手机上进行安装即可使用
运行效果图：
进阶作业
模型训练过程：
下载mobilenetv2体验脚本
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# 在root用户主目录下执行如下命令
git clone https://github.com/mindspore-ai/mindspore-21-days-tutorials.git
mkdir -p /root/workspace/mobile
cp -r /root/mindspore-21-days-tutorials/chapter1/mobilenetv2 /root/workspace/mobile
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准备cifar-10数据集（binary二进制格式）
将下载好的数据集解压，生成5个训练集.bin文件和1个测试集.bin文件。
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# 下载并解压cifar-10数据集, 生成5个训练集.bin文件和1个测试集.bin文件
wget http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz
tar -zxvf cifar-10-binary.tar.gz
# 创建用于存放训练集的目录，将训练集5个.bin文件拷贝到该目录下
mkdir -p /root/workspace/mobile/data/train
cp /root/cifar-10-batches-bin/data_*.bin /root/workspace/mobile/data/train
# 创建用于存放测试集的目录，将测试集1个.bin文件拷贝到该目录下
mkdir -p /root/workspace/mobile/data/
cp /root/cifar-10-batches-bin/test_batch.bin /root/workspace/mobile/data/
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训练启动阶段
启动GPU容器
使用GPU mindspore-1.0.0版本镜像，将训练脚本及数据集所在目录挂载到容器环境中
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docker run -it -v /root/workspace/mobile:/mobile --runtime=nvidia --privileged=true mindspore/mindspore-gpu:1.0.0 /bin/bash
开始训练
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cd /mobile/mobilenetv2
python train.py --is_training=True --epoch_size=10
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验证结果
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python .py --is_training=False --pretrain_ckpt=ckpt_0/mobilenetv2-10_1562.ckpt
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注：需事先安装好docker gpu环境，docker可以通过apt-get install docker进行安装（ubuntu系统）
进阶作业打包APK操作可以参考码云教程：https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/lite/object_detection
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