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本地Mindspore代码迁移至华为云ModelArts平台训练

前提：本地代码能正常运行

1、上传代码和数据集至华为云OBS

注册华为云OBS账号并使用AK登录。
参考这篇文件OBS账号注册和登录
修改MindSpore本地训练代码文件，新增以下代码，目的是动态获取在控制台上输入的路径，而不是写在代码里面的静态路径。

    # 创建解析parser = argparse.ArgumentParser(description="train flower",formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)# 添加参数parser.add_argument('--train_url', type=str,help='the path model saved')parser.add_argument('--data_url', type=str, help='the training data')# 解析参数args, unkown = parser.parse_known_args()# 输出位置train_url = args.train_url# 数据集位置data_url = args.data_url

将原来的数据集路径用data_url变量代替，权重保存路径用train_url变量代替。
修改完成后，在Pycharm的Terminal里（或其他可执行python程序的终端）执行以下命令若程序成功运行，表明修改成功（注意命令之间的空格，建议直接复制）。

python pro_2.py --train_url ./output --data_url H:/dataset/flower_data/flower_p
hotos/

本地调试完后，将模型训练的相关代码和数据集上传至OBS文件夹下。

华为云运行环境训练

华为云Notebook创建实例

登录华为云ModelArts控制台（华为云官网搜索框输入ModelArts控制台点击即可进入）
选择开发环境-Notebook-点击创建
设置相关参数，第一次部署的同学可以将时间设置成两个小时，模型用GPU或华为芯片训练大约需要1个小时，再加上其他操作，两个小时会比较合适。
第一次部署请选择MindSpore-CPU（价格低），熟悉部署环境且程序能正常训练后，再重新创建MindSpore-GPU实例或者华为计算芯片（价格高）执行训练作业，两者部署过程除了镜像选择不同，其余操作均一模一样。

JupyterLab加载数据和代码

创建成功后，状态为运行中，如下图所示，再点击打开JupterLab。
选择Notebook中的MindSpore进入编辑器。
通过以下指令将OBS中的数据集文件夹和代码文件夹拷贝至左侧文件存放区域。copy_parallel函数的第一个参数为OBS中的文件，第二个参数为拷贝过来的文件。

import moxing as mox
mox.file.copy_parallel('obs://anle-data/flower_photos','./flower_all')
mox.file.copy_parallel('obs://anle-data/py/pro_2.py','./pro_2.py')

output：模型相关输出存放文件夹（需新建）

开始训练

模型输出文件夹需要手动新建，处理好后点击Terminal图标，跳转至控制台，在控制台输入相关指令进入到与训练代码同目录的文件夹后执行以下指令。
输入以下指令进入到当前工作区域

cd work

输入以下指令执行训练程序

python pro_2.py --data_url ../flower_all/ --train_url ../output/

…/flower_all/：数据集所在文件夹
…/output/：模型相关输出存放文件夹

可以看到模型已经开始运行，并保存权重文件在output文件夹下，亦可下载文件至本地。训练结束后，记得关闭实例，实例打开后会一直计费。

重要一点是代码必须先在本地调试好，再上传华为云平台进行训练，不然中途会出现各种难以解释的问题，祝好运。

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【本地Mindspore代码迁移至华为云ModelArts平台训练】

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