概述

简述

AlexNet采用了8层CNN，以惊人的巨大优势赢得了2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛。这个网络首次表明，通过学习获得的特征可以超越手动设计的特征，打破了以前计算机视觉的范式。

• 参考实现：

  url=https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet
  commit_id=2639cf050493df9d3cbf065d45e6025733add0f4

• 适配昇腾 AI 处理器的实现：

  url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git
  code_path=PyTorch/contrib/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	torchvision==0.2.2.post3
  PyTorch 1.8	torchvision==0.9.1

• 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，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖。

  pip install -r 1.5_requirements.txt  # PyTorch1.5版本
  
  pip install -r 1.8_requirements.txt  # PyTorch1.8版本

  说明： 只需执行一条对应的PyTorch版本依赖安装命令。

准备数据集

1. 获取数据集。

   用户自行获取原始数据集，可选用的开源数据集包括ImageNet2012，将数据集上传到服务器任意路径下并解压。

   以ImageNet2012数据集为例，数据集目录结构参考如下所示。

   ├── ImageNet2012
         ├──train
              ├──类别1
                    │──图片1
                    │──图片2
                    │   ...       
              ├──类别2
                    │──图片1
                    │──图片2
                    │   ...   
              ├──...                     
         ├──val  
              ├──类别1
                    │──图片1
                    │──图片2
                    │   ...       
              ├──类别2
                    │──图片1
                    │──图片2
                    │   ...              

   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

1. 进入解压后的源码包根目录。

   cd /${模型文件夹名称} 

2. 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_full_1p.sh --data_path=/data/xxx/  # 单卡精度
     
     bash ./test/train_performance_1p.sh --data_path=/data/xxx/  # 单卡性能

   • 单机8卡训练

     启动8卡训练。

     bash ./test/train_full_8p.sh --data_path=/data/xxx/  # 8卡精度
     
     bash ./test/train_performance_8p.sh --data_path=/data/xxx/  # 8卡性能

   • 单机8卡评测

     启动8卡评测。

     bash ./test/train_eval_8p.sh --data_path=/data/xxx/  # 8卡评测

   --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：
   --addr                              //主机地址
   --seed                              //训练的随机数种子   
   --workers                           //加载数据进程数
   --learning-rate                     //初始学习率
   --mom                               //动量
   --weight-decay                      //权重衰减
   --print-freq                        //打印周期
   --device                            //使用npu还是gpu
   --dist-backend                      //通信后端
   --epochs                            //重复训练次数
   --batch-size                        //训练批次大小
   --label-smoothing                   //标签平滑
   --amp                               //是否使用混合精度
   --gpu                               //使用单卡id
   --rank                              //分布式训练节点编号
   --dist-url                          //启用分布式训练网址
   --multiprocessing-distributed       //是否使用多卡训练
   --world-size                        //分布式训练节点数量

   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
1p-竞品V	-	2996.857	1	-	1.5
8p-竞品V	57.958	6426.515	90	-	1.5
1p-NPU	-	9408.206	1	O2	1.8
8p-NPU	57.885	4766.216	90	O2	1.8

版本说明

变更

2022.08.15：更新pytorch1.8版本，重新发布。

2020.07.08：首次发布。

FAQ

无。

公网地址说明

代码涉及公网地址参考 public_address_statement.md