亚洲精品国产五月综合网,一区二区三区不卡视频,a级毛片100部免费看

本文介紹如何使用DLC、DSW和NAS，基于PyTorch進行離線遷移訓練。

前提條件

選擇合適的地域，創建通用型NAS文件系統，詳情請參見通過控制臺創建通用型NAS文件系統。

使用限制

本文的操作僅支持通用計算資源公共資源組的工作集群。

步驟一：創建數據集

進入數據集管理頁面。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應的工作空間。
3. 在左側導航欄，選擇AI資產管理 > 數據集。
創建基礎數據集，其中，存儲類型選擇為文件存儲（通用型NAS）。

步驟二：創建DSW實例

創建DSW實例時，您需要在數據集區域單擊添加，選擇步驟一創建的NAS類型數據集，并將掛載路徑配置為/mnt/data/，工作目錄選擇數據集-/mnt/data/。

其他參數配置詳情，請參見創建DSW實例。

步驟三：準備數據

本文使用的數據已經存放在公開地址，您可以直接下載（下載數據），解壓后即可使用。

進入DSW開發環境。
1. 登錄PAI控制臺
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應工作空間內。
3. 在頁面左上方，選擇使用服務的地域。
4. 在左側導航欄，選擇模型開發與訓練 > 交互式建模（DSW）。
5. 可選：在交互式建模（DSW）頁面的搜索框，輸入實例名稱或關鍵字，搜索實例。
6. 單擊需要打開的實例操作列下的打開。
在DSW開發環境的頂部菜單欄，單擊Notebook頁簽。
下載數據。
1. 單擊左上方工具欄中的圖標，創建文件夾（例如pytorch_transfer_learning）。
2. 在DSW開發環境的頂部菜單欄，單擊Terminal頁簽，即可打開Terminal。
3. 在Terminal中，使用cd命令進入已創建的文件夾，并通過wget命令下載數據集，如下圖所示。
```
cd /mnt/workspace/pytorch_transfer_learning/
wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/data.tar.gz
```
  其中https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/data.tar.gz表示數據集地址，即從該地址下載數據集。
4. 使用tar -xf ./data.tar.gz命令解壓數據集。
5. 切換到Notebook頁簽，在左側目錄樹，進入目錄pytorch_transfer_learning中，右鍵單擊已解壓的數據文件夾（hymenoptera_data），在快捷菜單中，單擊Rename將該文件重命名為input，以便后續操作。

步驟四：準備訓練代碼和模型存儲文件夾

在DSW實例的Terminal中，使用wget命令將訓練代碼下載到pytorch_transfer_learning文件夾下。
```
cd /mnt/workspace/pytorch_transfer_learning/
wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/main.py
```
其中https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/main.py表示訓練代碼存儲地址。
在pytorch_transfer_learning文件夾下，創建名為output的文件夾，用于存儲訓練完成的模型。
```
mkdir output
```
查看pytorch_transfer_learning文件夾的內容。
文件夾下包括如下文件：
- input：訓練數據文件夾。
- main.py：訓練代碼。
- output：模型存儲文件夾。

步驟五：創建任務

進入新建任務頁面。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應工作空間內。
3. 在工作空間頁面的左側導航欄選擇模型開發與訓練 > 分布式訓練（DLC），在分布式訓練（DLC）頁面中單擊新建任務，進入新建任務頁面。

在新建任務頁面，配置如下參數。

區域	參數	描述
基本信息	任務名稱	深度學習訓練的任務名稱。
	節點鏡像	選擇官方鏡像，并在下面列表中選擇PyTorch鏡像。例如：選擇`pytorch-training:1.12pai-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04`。
	數據集配置	選擇步驟一創建的NAS類型數據集。
	代碼配置	無需配置。
	啟動命令	配置為`python /mnt/data/pytorch_transfer_learning/main.py -i /mnt/data/pytorch_transfer_learning/input -o /mnt/data/pytorch_transfer_learning/output`。
	三方庫配置	選擇三方庫列表，并在下方文本框中輸入以下內容。 `numpy==1.16.4 absl-py==0.11.0`
資源配置	資源配額	選擇公共資源。
	框架	選擇Pytorch。
	任務資源	選擇一臺合適的服務器。例如：資源規格選擇CPU下的ecs.g6.xlarge，節點數量配置為1。

單擊確定。

步驟六：查看任務詳情和日志結果

在分布式訓練任務頁面，單擊任務的名稱。
在任務詳情頁面，即可查看任務的基本信息及基本任務配置等信息。
在任務詳情頁面底部的實例頁簽，單擊目標實例操作列下的日志，即可查看日志結果。
日志結果如下圖所示。

日本熟妇hd丰满老熟妇,中文字幕一区二区三区在线不卡 ,亚洲成片在线观看,免费女同在线一区二区

使用NAS提交單機PyTorch遷移學習任務