小编点评

**数据集预处理** **1. 配置文件参数和数据预处理** * 创建文件 `src/config.py` 并添加配置文件参数。 * 使用 `src/config.py` 调用 `preprocess_dataset.py`脚本，将数据集路径传入。 **2. 模型训练** * 创建文件 `src/unet_xxx/`，其中 `xxx` 代表模型类型，例如 `unet_xxx_simple`。 * 创建文件 `src/data_loader.py`，实现数据加载功能。 * 创建文件 `src/eval_callback.py`，定义评估回调函数。 * 创建文件 `src/utils.py`，实现自定义回调函数和指标函数。 **3. 模型保存** * 确保模型训练完成后，保存模型输出结果到 `out_model/`目录下。 * 使用 `export.py` 生成模型的 AIR 格式离线模型。 **4. 模型转换** * 创建文件 `air2om.sh`，使用 `atc` 工具将 Air 模型转换为 om格式。 * 修改 `air2om.sh` 文件中指定的模型路径、输出路径、输入格式和芯片版本。 **5. 运行模型转换** * 使用 `bash` 命令在工程目录下运行 `air2om.sh` 文件。 **6. 模型推理** * 创建文件 `export.py`，将 Air 模型输出结果导出为 `out_model/unet_hw960_bs1.air`。 * 使用 AscendCL 工具加载模型，并进行推理。

正文

前言

学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2，
并打通一个训练到推理的全流程思路。

在本篇章，首先我们开始进入训练阶段！

训练阶段

A. 环境搭建

MindSpore 华为云 模型训练

Step1 创建OBS并行文件

1. 登录华为云 -> 控制台 -> 左侧导航栏选择“对象存储服务 OBS” ->
   在左侧导航栏选择“桶列表” -> 单击右上角“创建桶”
   如下图所示：
   
2. 在左侧列表中的“并行文件系统” -> 单击右上角“创建并行文件系统”。
   如下图所示：
   
   进行以下配置：
   

主要参数信息如下，其余配置请保持默认配置
区域：选择“华北-北京四”
文件系统名称：自定义，本例使用modelarts0009
（请使用modelarts作为文件系统前缀，注意名称为全局唯一）
数据冗余存储策略：选择“单AZ存储”
策略：选择“私有”

Step2 上传数据文件至OBS并行文件系统

1. 点击已创建的并行文件系统 -> 点击“新建文件夹”
   输入文件夹的名称，这里命名为input
   
2. 进入该文件夹中 -> 点击“上传文件”：
   将准备好的项目工程文件压缩包上传至该OBS中。

Step3 基于ModelArts创建Notebook编程环境

1. 在“全局配置”页面查看是否已经配置授权，允许ModelArts访问OBS：
   登录华为云 -> 控制台 -> 左侧导航栏选择“ModelArts” -> 在左侧导航栏选择“全局配置” -> 单击“添加授权”
   首次使用ModelArts：直接选择“新增委托”中的“普通用户”权限
   

2. 登录华为云 -> 控制台 -> 左侧导航栏选择“ModelArts” -> 在左侧导航栏选择“开发环境”-> “Notebook” -> 点击“创建”
   进行以下配置：

主要参数信息如下，其余配置请保持默认配置
名称：自定义，本例使用notebook-test
自动停止：自行选择，本例选择4小时
镜像：选择“公共镜像”，并选择“mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3”
资源类型：选择“公共资源池”
磁盘规格：使用50GB

Step4 为Notebook编程环境添加训练阶段项目工程文件

1. (这一步不需要)
   点击已创建的Notebook -> “存储配置” -> “添加数据存储”
   进行以下配置：
   

本地挂载目录：自定义创建本地挂载目录，本例使用/data/input
存储位置：选择所创建的并行文件系统（本例选择已创建的moderarts0009），以及数据集所在的目录input

2. 返回Notebook界面 -> 点击“打开”notebook-test ->
   打开“Terminal”命令行终端界面 ->
   执行以下命令，创建用于测试的test文件
   touch /data/input/test
   再执行以下命令，可以看到你刚创建的test文件&先前上传的文件
   ls /data/input

3. 上传
   这里选择OBS文件上传，
   因为这里本地上传限制为100M文件。
   

4. 解压
   打开“Terminal”命令行终端界面 ->
   执行以下命令，查看是否在正确的路径下
   pwd
ls -l
   执行以下命令，解压项目工程文件压缩包
   （这里以工业质检Unet为例，具体代码可参考文末学习资源推荐）
   unzip unet.zip
unzip unet_sdk.zip

• 训练阶段工程目录结构如下:

  ├──unet
  	├──data                            // 预处理后的数据集文件夹
  	├──raw_data                        // 原始数据集
      ├──out_model                       // 模型导出保存文件夹
      ├──pred_visualization              // 可视化图片保存文件夹（需要自己创建）
      ├──src                             // 功能函数
      │   ├──unet_medical                   // U-Net网络
      │   ├──unet_nested                    // U-Net++网络
      │   ├──config.py                      // 配置文件
      │   ├──data_loader.py                 // 数据加载
      │   ├──eval_callback.py               // 训练时评估回调
      │   ├──loss.py                        // 损失函数
      │   ├──utils.py                       // 工具类函数
      ├──draw_result_folder.py           // 文件夹图片可视化
      ├──draw_result_single.py           // 单张图片可视化
      ├──eval.py                         // 模型验证
      ├──export.py                       // 模型导出，ckpt转air/mindir/onnx
      ├──postprocess.py                  // 后处理
      ├──preprocess.py                   // 前处理
      ├──preprocess_dataset.py           // 数据集预处理
      ├──train.py                        // 模型训练
      ├──requirements.txt
  

• 模型转换工程目录结构如下:

  ├── unet_sdk
      ├── model
      │   ├──air2om.sh                     // air模型转om脚本
      │   ├──xxx.air                       //训练阶段导出的air模型
      │   ├──aipp_unet_simple_opencv.cfg   // aipp文件
  

注：
接下来就可以开始旅程，进入训练阶段。

若中途暂停实验，记得做停止资源操作，消耗最少费用；
若返回继续实验，再次启动Notebook编程环境；
若完成了本实验，最后是释放资源操作，为了停止计费。

一. 配置文件参数和数据预处理

MindSpore 数据集预处理preprocess_dataset.py文件需调用如下脚本:

文件参数脚本src/config.py文件。

文件参数脚本为src/config.py，包括
unet_medical，
unet_nested，
unet_nested_cell，
unet_simple，
unet_simple_coco
共5种配置，表示模型与数据集之间的组合。
包含超参数、数据集路径等文件参数

Step 运行脚本

1. 新建NoteBook中：查看是否在工程目录unet/路径下
   !pwd

2. 进入NoteBook中：运行示例
   !python3 preprocess_dataset.py --data_url=./data/
   其中--data_url：数据集预处理后的保存路径。

• 预计数据集预处理所需时间约为10分钟。
  预处理完的数据集会保存在/unet/data/文件夹下。
  输出结果：
  

二. 模型训练

MindSpore模型训练 需调用如下脚本:

preprocess_dataset.py:将类coco数据集 转化成 模型训练需要数据格式。
src/unet_xxx/:存放 unet/unet++ 模型结构。
src/data_loader.py:存放 数据加载功能函数。
src/eval_callback:存放 cb 函数，用于训练过程中进行eval.
src/utils.py: mindspore 自定义 cb 函数，自定义 metrics 函数。
train.py

Step 运行脚本

1. 进入NoteBook中：运行示例
   !python train.py --data_url=./data/ --run_eval=True
   其中--data_url： 数据集输入路径。
   其中--run_eval: True 表示训练过程中同时进行验证。

• 预计模型训练所需时间约为36分钟。
  输出结果：
  
  

三. 模型推理

MindSpore模型推理 需调用如下脚本:

src/unet_xxx/：存放unet/unet++模型结构。
src/data_loader.py：存放数据预处理，数据加载功能函数。
src/utils.py：mindspore自定义cb函数，自定义metrics函数。
eval.py

Step 运行脚本

1. 进入NoteBook中：运行示例
   !python eval.py --data_url=./data/ --ckpt_path=./ckpt_0/best.ckpt
   其中--data_url：数据集输入路径。
   其中--ckpt_path：ckpt 读取路径

• 预计模型推理所需时间约为2分钟。
  输出结果：
  
  
  注：
  IOU（Intersection over Union）是一个度量函数，
  用来描述两个物体边界框的重叠程度（取值范围为[0,1]），
  重叠的区域越大，IOU值就越大。

四. 结果可视化

可以通过画图的方式将图像的结果可视化，方便查看。
可视化方法有两种。

方法一 单张图片可视化

draw_result_single.py：单张图片可视化，
输出单张图片的裁剪画图结果crop_plot.png和模型预测的结果predict_plot.png。

Step 运行脚本

1. 查看工程目录unet/路径下
   确保已经事先创建好
   可视化图片保存文件pred_visualization文件夹

2. 进入NoteBook中：运行示例
   !python draw_result_single.py --data_url=./data/SW1hZ2VfMjAyMTA3MjcxNTEzMzYzNzk --save_url=./pred_visualization --ckpt_path=./ckpt_0/best.ckpt
   其中--data_url：数据集输入路径（到单张图像）。
   其中--save_url：输出图像保存路径。
   其中--ckpt_path：ckpt读取路径。

• 单张图片可视化所需时间约为1分钟。
  可视化完的图片会保存在/unet/pred_visualization文件夹下。
  输出结果：
  
  
  

方法二 文件夹图片可视化

draw_result_folder.py：文件夹图片可视化，
输出文件夹内图片的模型预测结果predict.png。

Step 运行脚本

1. 查看工程目录unet/路径下
   确保已经事先创建好
   可视化图片保存文件pred_visualization文件夹

2. 进入NoteBook中：运行示例
   !python draw_result_folder.py --data_url=./data/ --save_url=./pred_visualization --ckpt_path=./ckpt_0/best.ckpt
   其中--data_url：数据集输入路径（到图像文件夹）。
   其中--save_url：输出图像保存路径。
   其中--ckpt_path：ckpt读取路径。

• 文件夹图片可视化所需时间约为10分钟。
  可视化完的图片会保存在/unet/pred_visualization文件夹下。
  输出结果：
  

五. 模型保存

如果想在昇腾AI处理器上执行推理，
可以通过网络定义和CheckPoint生成AIR格式模型文件。

Step 运行脚本

1. 进入NoteBook中：运行示例
   !python export.py --ckpt_file="./ckpt_0/best.ckpt" --width=960 --height=960 --file_name="out_model/unet_hw960_bs1" --file_format="AIR"
   其中–-ckpt_file： ckpt路径。
   其中--width： 模型输入尺寸。
   其中--height： 模型输入尺寸。
   其中--file_name： 输出文件名。
   其中--file_format： 输出格式，必须为[“ONNX”, “AIR”, “MINDIR”]。

• 模型保存即导出模型的输出结果在out_model/unet_hw960_bs1.air
  最后将导出的模型下载至本地，供后续推理阶段实验使用：
  右键 -> Download
  

六. 模型转换

此处模型转换需要用到ATC工具。
详细内容&错误码请参考昇腾官网文档-使用ATC工具转换模型

Step1 上传air模型

• 将训练阶段实验模型保存的air模型上传至华为云ModelArts的unet_sdk/model/目录下

这里因为模型中有optype[ArgMaxD]，因此需要在Ascend910系列芯片上执行模型转换才能成功。
（此次华为云ModelArts使用的正是Ascend910A）
而一般情况，模型训练完进行的模型转换是可以选择在开发者套件(Ascend310系列芯片)和Ubuntu系统中执行的。
（具体方法请参考昇腾官网文档-转换模型）

Step2 模型转换命令

• 打开unet_sdk/model/air2om.sh文件
  使用atc命令如下，可根据实际开发情况进行修改。

atc --framework=1 --model=unet_hw960_bs1.air --output=unet_hw960_bs1 --input_format=NCHW --soc_version=Ascend910A --log=error --insert_op_conf=aipp_unet_simple_opencv.cfg

本实验将训练阶段实验模型保存的air模型转为昇腾Al处理器支持的om格式离线模型
注意：air 模型转 om 只支持静态 batch，这里 batchsize=1。
其中--framework：原始框架类型。
其中--model：原始模型文件路径与文件名。
其中--output：转换后的离线模型的路径以及文件名。
其中--input_format：输入数据格式。
其中--soc_version：模型转换时指定芯片版本。
（这句话指的是当前执行模型转换时候所在机器的芯片版本，可通过命令行终端输入npu-smi info查看）
其中--log：显示日志的级别。
其中--insert_op_conf：插入算子的配置文件路径与文件名，这里使用AIPP预处理配置文件，用于图像数据预处理。

Step3 运行脚本

1. 确保在工程目录unet_sdk/model/路径下，首先查看文件权限
   ls -l
   （如果文件权限列中没有x，你才需要继续下一命令赋予它执行权限）
   输入
   chmod +x air2om.sh

2. 运行示例
   输入
   ./air2om.sh

• 输出结果：
  

注：
到此我们在华为云上使用MindSpore的训练阶段实验就结束了。
有了导出的air模型及其模型转换出的om模型，我们就可以继续进入下一篇章：AscendCL推理阶段。

结束后记得及时关闭云上环境，避免资源浪费和产生额外的费用！！！

学习资源推荐

• 昇思官网教程1.9：模型训练
• GitHub：mindspore-ai / models