张小白教你在Windows上使用JupyterLab体验MindSpore1.2.0
今天让张小白带你用另外一种方式体验MindSpore 1.2.0吧!
第一步:安装Anaconda
您可以参考 https://blog.csdn.net/weixin_50888378/article/details/109022585 安装Windows的Anaconda环境。
第二步:使用conda安装MindSpore
conda create -n mindspore-cpu-1.2 python=3.7.5
...
激活conda环境:
conda activate mindspore-cpu-1.2
并在conda环境中PIP安装CPU版MindSpore 1.2.0
可到 https://www.mindspore.cn/install 按照以下方式选择,并将网页生成的“安装命令”:
pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.2.0/MindSpore/cpu/windows_x64/mindspore-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
复制到conda环境中执行:
。。
安装完毕后验证下版本:
第三步:安装Jupyter Lab for windows
此时可退出conda环境
deactivate
pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
你可以参考 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/246302 (搜索 安装下jupyterLab)
第四步:让Jupyter Notebook指定conda环境
在conda环境中,(如果不是则需要 activate)
执行conda install nb_conda
第五步:准备入门的Notebook文件
到 https://mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html 页面:
按上面红箭头所示,下载入门的Notebook文件mindspore_quick_start.ipynb:(张小白将其下载到 E:\ipynb目录下)
第六步:启动jupyter Lab
在conda环境中,进入E:\ipynb目录
执行
jupyter lab --no-browser
将启动Jupyter Lab后生成的两个链接粘贴到浏览器,打开链接:
http://127.0.0.1:8888/lab?token=cc33f8b315d1a6f6a493d1acd025fb8c1832e3bff3ff32d0
第七步:准备LENET MNIST数据集
按照 https://mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html# 下载数据集一节 wget的提示,到浏览器粘贴https的4个地址,将文件下载到E:\ipynb\datasets\MNIST_Data的train或test目录下。(如果没有目录可在 资源管理器创建目录)
此时在NoteBook点击 mindspore_quick_start.ipynb 中可以看到如下内容:
第八步:依次执行Notebook脚本
可分别点击ipynb的各个cell,进行LENET网络的配置、加载数据集、数据处理、创建模型、超参设置、模型训练、保存、加载训练好的模型、验证模型等操作,并随时查看运行结果。
(其中下载数据集的部分可跳过不做)
cell运行中,会显示 * ,在运行结束后,会显示运行的序列号:(如上图中的18)
做到这步之后,可以在左边看到几个checkpoint文件,这是训练后的模型。
在后面的加载模型步骤中,load_checkpoint的文件名应与这个文件名保持一致:(如果不一致可自行修改)
加载完训练好的模型后,运行验证模型的cell,可以预测相关结果:
此时,MindSpore的quick_start就在Jupyter Lab上体验完毕了。
其实教程后面每一个页面中,有Download Notebook的地方:
都可以将其下载到 E:\ipynb目录下,然后通过JupyterLab打开后运行。这样学习有实战,会比较快速掌握。
当然,也不是每个都有。。。这点你可以自己创建个空的NoteBook,然后把代码块一个一个贴上去执行。
比如对应:
你可以:
当然,因为张小白还没download cifar10的数据集,这块会失败。
如果把数据集放好位置了,就可以成功运行了。
希望大家可以利用本地JupyterLab环境快速学好MindSpore。。
(全文完,谢谢阅读)
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