华为云AI开发平台ModelArts使用现有数据集训练预训练模型_云淘科技

AI开发平台ModelArts

5 月 05, 2023

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本章节将介绍如何基于已有数据集训练一个预训练模型。

算法套件当前发布了五种mini数据集，包括coco2017_sample，imagenet2012_sample，cityscapes_custom_sample，coco_stuff和icdar_det。

Step0 准备环境

使用前需要先准备开发环境。

参考准备开发环境章节创建并打开Notebook实例。
参考创建算法工程章节创建算法工程。

Step1 安装算法套件

安装ivgPose算法套件。

python manage.py install algorithm ivgPose

Step2 安装数据集

安装coco数据集。

python manage.py install dataset coco2017_sample

Step3 安装预训练模型

默认下载到当前工程的./model_zoo/{算法类型}/{算法版本}目录下。

python manage.py install model ivgPose:body/simplepose_resnet50_coco_256x192
python manage.py install model ivgPose:backbone/resnet50_imagenet_224x224

Step4 修改配置文件

配置文件主要包括算法配置文件和算法参数文件，例如：

算法配置文件：./algorithms/ivgPose/config/sample/config.py
算法参数文件：./algorithms/ivgPose/config/sample/simplepose_resnet50_coco_256x192.py

根据需要修改训练相关参数，如数据集路径data_root、runner中的train_args参数以及train参数等。如下述代码所示。

config.py文件

   
    train_args=dict(
        cfg=alg_cfg['cfg'],
        output_dir=run_dir,
        data_root=alg_cfg['data_root'],
        load_from=None,
        gpus=None,
        lr=None,
        max_epoch=5,
        samples_per_gpu=None,
        resume_from=None,
        pretrained=alg_cfg['pretrained'],
        train_data_root=None,
        val_data_root=None,
    ),

simplepose_resnet50_coco_256x192.py文件

    
train = dict(
    save_period=-1,
    val_period=5,
    best_saver=dict(key_indicator='AP', rule='max'),
    ema=dict(type='ExpEMA')
)

Step5 本地训练

在Terminal中执行下述训练命令，其中：–cfg为该预训练模型对应算法资产的配置文件路径。

python manage.py run --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --gpus 0

运行完毕后，在交互式输出界面或config.py配置的{run_dir}目录下的train_{timestamp}.log可以看到训练过程的日志和结果。如下述信息所示。

Train: 000/003 | loss:0.002145 | acc_pose:0.029999 | lr:{'0.000001', '0.000005'}: 100%|██████████████████████████| 397/397 [00:36<00:00, 10.73it/s]
[07/19 15:36:30][INFO] ivgpose-utils.py  52: Train: 000/003 | loss:0.002145 | acc_pose:0.029999 | lr:{'0.000001', '0.000005'} | elapsed:00:36
Val: 000/003 | loss:0.002451 | acc_pose:0.060385 | : 100%|███████████████████████████████████████████████████████| 397/397 [00:16<00:00, 24.09it/s]
[07/19 15:36:53][INFO] ivgpose-utils.py 101: Val: 000/003 | loss:0.002451 | acc_pose:0.060385 | elapsed:00:16
[07/19 15:36:55][INFO] ivgpose-utils.py 167: ******************** Best: acc_pose:0.060385 | epoch:000
Train: 001/003 | loss:0.002144 | acc_pose:0.043690 | lr:{'0.000170', '0.000017'}: 100%|██████████████████████████| 397/397 [00:35<00:00, 11.10it/s]
[07/19 15:37:31][INFO] ivgpose-utils.py  52: Train: 001/003 | loss:0.002144 | acc_pose:0.043690 | lr:{'0.000170', '0.000017'} | elapsed:00:35
Train: 002/003 | loss:0.002148 | acc_pose:0.053395 | lr:{'0.000034', '0.000335'}: 100%|██████████████████████████| 397/397 [00:35<00:00, 11.13it/s]
[07/19 15:38:13][INFO] ivgpose-utils.py  52: Train: 002/003 | loss:0.002148 | acc_pose:0.053395 | lr:{'0.000034', '0.000335'} | elapsed:00:35
Val: 002/003 | loss:0.002407 | acc_pose:0.088161 | : 100%|███████████████████████████████████████████████████████| 397/397 [00:16<00:00, 23.41it/s]
[07/19 15:38:36][INFO] ivgpose-utils.py 101: Val: 002/003 | loss:0.002407 | acc_pose:0.088161 | elapsed:00:16
[07/19 15:38:39][INFO] ivgpose-utils.py 167: ******************** Best: acc_pose:0.088161 | epoch:002

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