概述
简述
MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一。主要特性：支持多样的主干网络与预训练模型；支持配置多种训练技巧；大量的训练配置文件；高效率和高可扩展性；功能强大的工具箱。
参考实现：
url=https://github.com/open-mmlab/mmclassification commit_id=7b45eb10cdeeec14d01c656f100f3c6edde04ddd适配昇腾 AI 处理器的实现：
url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git code_path=PyTorch/built-in/cv/classification
准备训练环境
准备环境
当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。
表 1 版本支持表
Torch_Version 三方库依赖版本 PyTorch 1.5 - PyTorch 1.8 - PyTorch 1.11 - 环境准备指导。
请参考《Pytorch框架训练环境准备》。
安装依赖。
在模型源码包根目录下执行命令，安装模型需要的依赖。
pip install -r requirements.txt安装mmcv。
cd /${模型文件夹名称} git clone -b v1.7.0 --depth=1 https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv MMCV_WITH_OPS=1 pip3 install -e . # 备注：若mmcv编译较慢，建议安装ninja-build，加速编译安装。安装mmcls。
cd /${模型文件夹名称} pip3 install -e .
准备数据集
获取数据集。
模型训练所需要的数据集（cifar100），在训练过程中脚本会自动下载，请保持网络畅通。若下载失败，请用户自行下载该数据集。 数据集目录结构参考如下所示。
├── cifar-100-python ├──file.txt ├──train ├──meta ├──test说明： 该数据集的训练过程脚本只作为一种参考示例。
开始训练
训练模型
进入解压后的源码包根目录。
cd /${模型文件夹名称}运行训练脚本。
该模型支持单机单卡训练和单机8卡训练。
单机单卡训练
启动单卡训练。
bash ./test/train_performance_1p.sh # batchsize=16 单卡性能 bash ./test/train_performance_1p_bs32.sh # batchsize=32 单卡性能 bash ./test/train_performance_1p_bs256.sh # batchsize=256 单卡性能 bash ./test/train_full_1p.sh # batchsize=16 单卡精度 bash ./test/train_full_1p_bs32.sh # batchsize=32 单卡精度 bash ./test/train_full_1p_bs256.sh # batchsize=256 单卡精度单机8卡训练
启动8卡训练。
bash ./test/train_performance_8p.sh # batchsize=16 8卡性能 bash ./test/train_performance_8p_bs32.sh # batchsize=32 8卡性能 bash ./test/train_performance_8p_bs256.sh # batchsize=256 8卡性能 bash ./test/train_full_8p.sh # batchsize=16 8卡精度 bash ./test/train_full_8p_bs32.sh # batchsize=32 8卡精度 bash ./test/train_full_8p_bs256.sh # batchsize=256 8卡精度注意：模型训练所需要的数据集（cifar100）脚本会自动下载，请保持网络畅通。如果已有数据集，也可用传参的方式传入，如以下命令：
bash ./test/train_full_1p.sh --data_path=cifar100数据集路径
--data_path参数填写数据集路径，需写到数据集的一级目录。
模型训练脚本参数说明如下。
公共参数： --device //训练使用的设备 --gpu-id //训练卡id指定 --seed //随机数种子设置 --world-size //分布式训练节点数 --amp //设置是否使用混合精度训练 --momentum //动量 --weight-decay //权重衰减 --batch-size //训练批次大小 --lr //初始学习率 --epochs //重复周期数 --data //数据集路径 --print-freq //日志打印频率 --addr //主机地址训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练精度和性能信息。
训练结果展示
表 2 训练结果展示表
| NAME | Acc@1 | FPS | Epochs | AMP_Type | Torch_Version | batch_size | Device |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1p-NPU | - | 4196 | 2 | O2 | 1.8 | 512 | 910 |
| 8p-NPU | 61.65 | 32507 | 200 | O2 | 1.8 | 4096 | 910 |
| 1p-NPU | - | 390 | 2 | O2 | 1.8 | 16 | 910 |
| 1p-NPU | - | 233 | 3 | O2 | 1.8 | 32 | 910 |
| 8p-NPU | 80.0 | 1523 | 2 | O2 | 1.8 | 128 | 910 |
| 8p-NPU | 80.0 | 1706 | 200 | O2 | 1.8 | 256 | 910 |
| 1p-NPU | - | 2844 | 2 | O2 | 1.11 | 256 | 910 |
| 8p-NPU | - | 16925 | 2 | O2 | 1.11 | 2048 | 910 |
| 1p-NPU | - | 3938 | 2 | O2 | 1.8 | 256 | 910B |
| 8p-NPU | 82.53 | 23011 | 200 | O2 | 1.8 | 2048 | 910B |
说明： 该模型默认在二进制场景下进行训练。
版本说明
变更
2023.02.21：更新readme，重新发布。
FAQ
无。
公网地址说明
代码涉及公网地址参考 public_address_statement.md