基于ModelArts和本地WSL2-GPU复现lenet5模型训练丨【华为云AI贺新年】

irrational 发表于 2022/02/10 21:48:12 2022/02/10
【摘要】 基于LeNet5的手写数字识别 实验介绍LeNet5 + MNIST被誉为深度学习领域的“Hello world”。本实验主要介绍使用MindSpore在MNIST手写数字数据集上开发和训练一个LeNet5模型,并验证模型精度。 实验目的了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。了解如何使用MindSpore进行简单...

基于LeNet5的手写数字识别

实验介绍

LeNet5 + MNIST被誉为深度学习领域的“Hello world”。本实验主要介绍使用MindSpore在MNIST手写数字数据集上开发和训练一个LeNet5模型,并验证模型精度。

实验目的

  • 了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发。
  • 了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。
  • 了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的验证。

预备知识

实验环境

  • MindSpore 1.0.0(MindSpore版本会定期更新,本指导也会定期刷新,与版本配套);
  • 华为云ModelArts(控制台左上角选择“华北-北京四”):ModelArts是华为云提供的面向开发者的一站式AI开发平台,集成了昇腾AI处理器资源池,用户可以在该平台下体验MindSpore;
  • Windows/Ubuntu x64笔记本,NVIDIA GPU服务器,或Atlas Ascend服务器等。

实验准备

数据集准备

MNIST是一个手写数字数据集,训练集包含60000张手写数字,测试集包含10000张手写数字,共10类。MNIST数据集的官网:THE MNIST DATABASE

  • 方式一,从MNIST官网下载如下4个文件到本地并解压:
train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes)
train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes)
t10k-images-idx3-ubyte.gz:   test set images (1648877 bytes)
t10k-labels-idx1-ubyte.gz:   test set labels (4542 bytes)
  • 方式二,从华为云OBS中下载MNIST数据集并解压。

  • 方式三(推荐),使用ModelArts训练作业/Notebook时,可以拷贝他人共享的OBS桶内的数据集,方法详见适配训练作业数据拷贝

脚本准备

课程gitee仓库上下载本实验相关脚本。将脚本和数据集组织为如下形式:

lenet5
├── MNIST
│   ├── test
│   │   ├── t10k-images-idx3-ubyte
│   │   └── t10k-labels-idx1-ubyte
│   └── train
│       ├── train-images-idx3-ubyte
│       └── train-labels-idx1-ubyte
└── main.py

创建OBS桶

使用ModelArts训练作业/Notebook时,需要使用华为云OBS存储实验脚本和数据集,可以参考快速通过OBS控制台上传下载文件了解使用OBS创建桶、上传文件、下载文件的使用方法(下文给出了操作步骤)。

提示: 华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”,可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考获取访问密钥并完成ModelArts全局配置获取并配置访问密钥。

打开OBS控制台,点击右上角的“创建桶”按钮进入桶配置页面,创建OBS桶的参考配置如下:

  • 区域:华北-北京四
  • 数据冗余存储策略:单AZ存储
  • 桶名称:全局唯一的字符串
  • 存储类别:标准存储
  • 桶策略:公共读
  • 归档数据直读:关闭
  • 企业项目、标签等配置:免

上传文件

点击新建的OBS桶名,再打开“对象”标签页,通过“上传对象”、“新建文件夹”等功能,将脚本和数据集上传到OBS桶中。上传文件后,查看页面底部的“任务管理”状态栏(正在运行、已完成、失败),确保文件均上传完成。若失败请:

实验步骤(ModelArts训练作业)

ModelArts提供了训练作业服务,训练作业资源池大,且具有作业排队等功能,适合大规模并发使用。使用训练作业时,如果有修改代码和调试的需求,有如下三个方案:

  1. 在本地修改代码后重新上传;

  2. 使用PyCharm ToolKit配置一个本地Pycharm+ModelArts的开发环境,便于上传代码、提交训练作业和获取训练日志。

  3. 在ModelArts上创建Notebook,然后设置Sync OBS功能,可以在线修改代码并自动同步到OBS中。因为只用Notebook来编辑代码,所以创建CPU类型最低规格的Notebook就行。

适配训练作业

创建训练作业时,运行参数会通过脚本传参的方式输入给脚本代码,脚本必须解析传参才能在代码中使用相应参数。如data_url和train_url,分别对应数据存储路径(OBS路径)和训练输出路径(OBS路径)。脚本对传参进行解析后赋值到args变量里,在后续代码里可以使用。

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_url', required=True, default=None, help='Location of data.')
parser.add_argument('--train_url', required=True, default=None, help='Location of training outputs.')
args, unknown = parser.parse_known_args()

MindSpore暂时没有提供直接访问OBS数据的接口,需要通过ModelArts自带的moxing框架与OBS交互。

  • 方式一,拷贝自己账户下OBS桶内的数据集至执行容器。

    import moxing
    # src_url形如's3://OBS/PATH',为OBS桶中数据集的路径,dst_url为执行容器中的路径
    moxing.file.copy_parallel(src_url=args.data_url, dst_url='MNIST/')
    
  • 方式二(推荐),拷贝他人共享的OBS桶内的数据集至执行容器,前提是他人账户下的OBS桶已设为公共读/公共读写。若在创建桶时桶策略为私有,请参考配置标准桶策略修改为公共读/公共读写。

    import moxing
    moxing.file.copy_parallel(src_url="s3://share-course/dataset/MNIST/", dst_url='MNIST/')
    
  • 方式三(不推荐),先关联他人私有账户,再拷贝他人账户下OBS桶内的数据集至执行容器,前提是已获得他人账户的访问密钥、私有访问密钥、OBS桶-概览-基本信息-Endpoint。

    import moxing
    # 设置他人账户的访问密钥, ak:Access Key Id, sk:Secret Access Key, server:endpoint of obs bucket
    moxing.file.set_auth(ak='Access Key', sk='Secret Access Key', server="obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com")
    moxing.file.copy_parallel(src_url="s3://share-course/dataset/MNIST/", dst_url='MNIST/')
    

创建训练作业

可以参考使用常用框架训练模型来创建并启动训练作业(下文给出了操作步骤)。

打开ModelArts控制台-训练管理-训练作业,点击“创建”按钮进入训练作业配置页面,创建训练作业的参考配置:

  • 算法来源:常用框架->Ascend-Powered-Engine->MindSpore
  • 代码目录:选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录,用obs browser+上传
image-20220210194411698
  • 启动文件:选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录下的main.py,快速创建算法
image-20220210194647923
  • 数据来源:数据存储位置->选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录下的MNIST目录
  • 训练输出位置:选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录并在其中创建output目录
  • 作业日志路径:同训练输出位置
  • 规格:Ascend:1*Ascend 910
  • 其他均为默认
  • image-20220210195111446
image-20220210195125506 image-20220210195324438

启动并查看训练过程:

  1. 点击提交以开始训练;

  2. 在训练作业列表里可以看到刚创建的训练作业,在训练作业页面可以看到版本管理;

  3. 点击运行中的训练作业,在展开的窗口中可以查看作业配置信息,以及训练过程中的日志,日志会不断刷新,等训练作业完成后也可以下载日志到本地进行查看;

  4. 参考实验步骤(ModelArts Notebook),在日志中找到对应的打印信息,检查实验是否成功。

    epoch: 1 step: 1875, loss is 1.9393733
    epoch: 2 step: 1875, loss is 0.04649485
    epoch: 3 step: 1875, loss is 0.06732483
    [WARNING] SESSION(168,ffff0ffff1e0,python):2022-02-10-19:52:59.136.619 [mindspore/ccsrc/backend/session/ascend_session.cc:1806] SelectKernel] There are 4 node/nodes used reduce precision to selected the kernel!
    Metrics: {'loss': 0.07129916341009682, 'acc': 0.9781650641025641}
    

实验步骤(ModelArts Notebook)

ModelArts Notebook资源池较小,且每个运行中的Notebook会一直占用Device资源不释放,不适合大规模并发使用(不使用时需停止实例,以释放资源)。

创建Notebook

可以参考创建并打开Notebook来创建并打开Notebook(下文给出了操作步骤)。

打开ModelArts控制台-开发环境-Notebook,点击“创建”按钮进入Notebook配置页面,创建Notebook的参考配置:

  • 计费模式:按需计费
  • 名称:notebook-lenet5
  • 工作环境:公共镜像->Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像,AI引擎预置TensorFlow和MindSpore
  • 资源池:公共资源
  • 类型:Ascend
  • 规格:单卡1*Ascend 910
  • 存储位置:对象存储服务(OBS)->选择上述新建的OBS桶中的lenet5文件夹(此为旧版操作,新版请看下面详细叙述)
  • 自动停止:打开->选择1小时后(后续可在Notebook中随时调整)

注意:

  • 在Jupyter Notebook/JupyterLab文件列表里,展示的是关联的OBS桶里的文件,并不在当前Notebook工作环境(容器)中,Notebook中的代码无法直接访问这些文件。
  • 打开Notebook前,选中文件列表里的所有文件/文件夹(实验脚本和数据集),并点击列表上方的“Sync OBS”按钮,使OBS桶中的所有文件同时同步到Notebook执行容器中,这样Notebook中的代码才能访问数据集。
  • Notebook/JupyterLab文件列表页面的“Upload/上传”功能,会将文件上传至OBS桶中,而不是Notebook执行容器中,仍需额外同步/拷贝。
  • 在Notebook里通过代码/命令(如wget, git、pythonurllib, requests等)获取的文件,存在于Notebook执行容器中,但不会显示在文件列表里。
  • 每个Notebook实例仅被分配了1个Device,如果在一个实例中打开多个Notebook页面(即多个进程),运行其中一个页面上的MindSpore代码时,请关闭其他页面的kernel,否则会出现Device被占用的错误。
  • Notebook运行中一直处于计费状态,不使用时,在Notebook控制台页面点击实例右侧的“停止”,以停止计费。停止后,Notebook里的内容不会丢失(已同步至OBS)。下次需要使用时,点击实例右侧的“启动”即可。可参考启动或停止Notebook实例

将数据添加到并行文件系统中

image-20220210211042913

创建完成后,添加数据存储

image-20220210210842965

打开Notebook后,选择MindSpore环境作为Kernel。

提示:

  • 上述数据集和脚本的准备工作也可以在Notebook环境中完成,在Jupyter Notebook文件列表页面,点击右上角的"New"->“Terminal”,进入Notebook环境所在终端,进入work目录,可以使用常用的linux shell命令,如wget, gzip, tar, mkdir, mv等,完成数据集和脚本的下载和准备。
  • 可将如下每段代码拷贝到Notebook代码框/Cell中,从上至下阅读提示并执行代码框进行体验。代码框执行过程中左侧呈现[*],代码框执行完毕后左侧呈现如[1],[2]等。请等上一个代码框执行完毕后再执行下一个代码框。

数据拷贝

若已通过“Sync OBS”功能将OBS桶中的数据集同步到Notebook执行容器中,则跳过数据拷贝环节。若大小或数量超过同步限制,可通过ModelArts自带的moxing框架,将数据集拷贝至执行容器中。

  • 方式一,拷贝自己账户下OBS桶内的数据集至执行容器。

    import moxing
    # src_url形如's3://OBS/PATH',为OBS桶中数据集的路径,dst_url为执行容器中的路径
    moxing.file.copy_parallel(src_url="s3://OBS/PATH/TO/MNIST/", dst_url='MNIST/')
    
  • 方式二(推荐),拷贝他人共享的OBS桶内的数据集至执行容器,前提是他人账户下的OBS桶已设为公共读/公共读写。若在创建桶时桶策略为私有,请参考配置标准桶策略修改为公共读/公共读写。

    import moxing
    moxing.file.copy_parallel(src_url="s3://share-course/dataset/MNIST/", dst_url='MNIST/')
    
  • 方式三(不推荐),先关联他人私有账户,再拷贝他人账户下OBS桶内的数据集至执行容器,前提是已获得他人账户的访问密钥、私有访问密钥、OBS桶-概览-基本信息-Endpoint。

    import moxing
    # 设置他人账户的访问密钥, ak:Access Key Id, sk:Secret Access Key, server:endpoint of obs bucket
    moxing.file.set_auth(ak='Access Key', sk='Secret Access Key', server="obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com")
    moxing.file.copy_parallel(src_url="s3://share-course/dataset/MNIST/", dst_url='MNIST/')
    

导入模块

导入MindSpore模块和辅助模块,设置MindSpore上下文,如执行模式、设备等。

import os
# os.environ['DEVICE_ID'] = '0'

import mindspore as ms
import mindspore.context as context
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV

from mindspore import nn
from mindspore.train import Model
from mindspore.train.callback import LossMonitor

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='Ascend') # Ascend, CPU, GPU

数据处理

在使用数据集训练网络前,首先需要对数据进行预处理,如下:

def create_dataset(data_dir, training=True, batch_size=32, resize=(32, 32),
                   rescale=1/(255*0.3081), shift=-0.1307/0.3081, buffer_size=64):
    data_train = os.path.join(data_dir, 'train') # train set
    data_test = os.path.join(data_dir, 'test') # test set
    ds = ms.dataset.MnistDataset(data_train if training else data_test)

    ds = ds.map(input_columns=["image"], operations=[CV.Resize(resize), CV.Rescale(rescale, shift), CV.HWC2CHW()])
    ds = ds.map(input_columns=["label"], operations=C.TypeCast(ms.int32))
    # When `dataset_sink_mode=True` on Ascend, append `ds = ds.repeat(num_epochs) to the end
    ds = ds.shuffle(buffer_size=buffer_size).batch(batch_size, drop_remainder=True)

    return ds

对其中几张图片进行可视化,可以看到图片中的手写数字,图片的大小为32x32。

import matplotlib.pyplot as plt
ds = create_dataset('data/lenet/lenet5/MNIST', training=False)#修改为挂载路径即可
data = ds.create_dict_iterator(output_numpy=True).get_next()
images = data['image']
labels = data['label']

for i in range(1, 5):
    plt.subplot(2, 2, i)
    plt.imshow(images[i][0])
    plt.title('Number: %s' % labels[i])
    plt.xticks([])
plt.show()

png

定义模型

定义LeNet5模型,模型结构如下图所示:

提示: MindSpore model_zoo中提供了多种常见的模型,可以直接使用。

class LeNet5(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5, stride=1, pad_mode='valid')
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, stride=1, pad_mode='valid')
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.fc1 = nn.Dense(400, 120)
        self.fc2 = nn.Dense(120, 84)
        self.fc3 = nn.Dense(84, 10)

    def construct(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)

        return x

训练

使用MNIST数据集对上述定义的LeNet5模型进行训练。训练策略如下表所示,可以调整训练策略并查看训练效果,要求验证精度大于95%。

batch size number of epochs learning rate optimizer
32 3 0.01 Momentum 0.9
def train(data_dir, lr=0.01, momentum=0.9, num_epochs=3):
    ds_train = create_dataset(data_dir)
    ds_eval = create_dataset(data_dir, training=False)

    net = LeNet5()
    loss = nn.loss.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
    opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), lr, momentum)
    loss_cb = LossMonitor(per_print_times=ds_train.get_dataset_size())

    model = Model(net, loss, opt, metrics={'acc', 'loss'})
    # dataset_sink_mode can be True when using Ascend
    model.train(num_epochs, ds_train, callbacks=[loss_cb], dataset_sink_mode=False)
    metrics = model.eval(ds_eval, dataset_sink_mode=False)
    print('Metrics:', metrics)

train('data/lenet/lenet5/MNIST/')#此处我们修改为自己的挂载路径即可
epoch: 1 step 1875, loss is 0.23394052684307098
epoch: 2 step 1875, loss is 0.4737345278263092
epoch: 3 step 1875, loss is 0.07734094560146332
Metrics: {'loss': 0.10531254443608654, 'acc': 0.9701522435897436}
image-20220210211632093 image-20220210211650404

训练完成。

实验步骤(本地CPU/GPU/Ascend)

MindSpore还支持在本地CPU/GPU/Ascend环境上运行,如Windows/Ubuntu x64笔记本,NVIDIA GPU服务器,以及Atlas Ascend服务器等。在本地环境运行实验前,需要先参考安装教程配置环境。

在Windows/Ubuntu x64笔记本上运行实验:

# 编辑main.py 将第15行的context设置为`device_target='CPU'或者'GPU'
python main.py --data_url=D:\dataset\MNIST

image-20220210214419895

在Ascend服务器上运行实验:

vim main.py # 将第15行的context设置为`device_target='Ascend'`
python main.py --data_url=/PATH/TO/MNIST

实验小结

本实验展示了如何使用MindSpore进行手写数字识别,以及开发和训练LeNet5模型。通过对LeNet5模型做几代的训练,然后使用训练后的LeNet5模型对手写数字进行识别,识别准确率大于95%。即LeNet5学习到了如何进行手写数字识别。

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