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AI开发平台ModelArts

华为云AI开发平台ModelArts构建学习器_云淘科技

5 月 05, 2023

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from modelarts.algo_kits import Learner

learner = Learner(
	model=model,
    datablock=db,
    output_dir="./output",
    optimizer="SGD",
    momentum=0.999,
    checkpoint="your_local_path_of_pretrained_model",
    warmup_policy="linear",
    warmup_iters=500,
    epoch_based_eval_interval=1,
    save_ckpt_interval=1,
    log_params={"log_type":["table", "graph"], "table_highlight_method":"best", "log_interval":10}

)

表1 Learner初始化参数说明
参数名称	可选/必选	参数类型	参数描述
model	必选	Model object	模型对象，初始化方法参考Model模块。
datablock	必选	DataBlock object	数据集对象，初始化方法参考DataBlock模块。
output_dir	必选	string	训练时checkpoint，日志等的输出路径。
optimizer	可选	string	训练优化器，支持SGD和Adam，默认为SGD。
momentum	可选	float	动量，默认为0.999。
checkpoint	可选	string	预训练模型路径，默认为None，优先级高于Model的checkpoint入参，指定checkpoint入参后会覆盖初始化Model时对应checkpoint的模型参数。
warmup_policy	可选	string	warmup策略，默认为linear。其中，open-mmlab系列模型支持linear和polynomial两种，ivg系列模型支持cosine。
warmup_iters	可选	int/float	warmup的迭代次数，默认为500。
epoch_based_eval_interval	可选	int/float	训练过程中评估间隔数，以epoch为单位，默认为1。
iter_based_eval_interval	可选	int/float	训练过程中评估间隔数，以iteration为单位，默认为100。
save_ckpt_interval	可选	int/float	训练过程中保存模型的间隔数，以epoch为单位，默认为1。
log_params	可选	dict	训练日志相关参数，包含“log_type”， “table_highlight_method”和“log_interval”三个字段，分别代表日志类型，训练损失高亮方法，日志间隔时间。log_type支持text(原始日志), table(表格), graph(动态曲线图)和tensorboard四中，其中除text外其余日志类型可任意组合；table_highlight_method支持best(高亮最优)和gradient(高亮渐变)；log_interval的单位为iteration。具体见上述代码示例。

基于learner进行模型训练

learner.fit(
	lr=0.001,
    max_epochs=5,
    weight_decay=0.005,
    seed=None,
    checkpoint=None,
    gpu_ids=[0],
    world_size=1,
    local_size=1,
    launch_remote=False
)

表2 learner.fit参数
参数名称	可选/必选	参数类型	参数描述
lr	可选	float	学习率参数，默认为0.001。
max_epochs	可选	int/float	最大训练epoch数，默认为5。
weight_decay	可选	float	权重衰减，默认为0.005。
seed	可选	int	训练随机数，默认为None。
checkpoint	可选	string	预训练模型路径，优先级高于初始化Learner和Model时的路径参数，指定checkpoint入参后会覆盖初始化Learner或Model时对应checkpoint的模型参数。
gpu_ids	可选	int / list	open-mmlab系列默认使用0号卡进行训练。ivg系列可指定，如0或者[0]或者[0,1]。
world_size	可选	int	分布式训练节点数量，默认为1，暂不支持分布式训练。
local_size	可选	int	单个节点中的GPU数量，默认为1，暂不支持分布式训练。
launch_remote	可选	boolean	提交训练作业，默认为False，暂不支持基于API提交训练作业。

基于learner进行模型评估

learner.validate(
	data=db,
    checkpoint="your_local_path_of_pretrained_model",
    gpu_ids=[0]
)

表3 learner.validate参数
参数名称	可选/必选	参数类型	参数描述
data	可选	DataBlock object	数据集对象，默认为None，初始化方法参考DataBlock模块。默认值时会基于构建好的DataBlock对象中的validation data 进行模型评估。
checkpoint	可选	string	预训练模型路径，默认为None。当基于learner.fit完成训练且该参数为None，则基于训练后的模型参数进行评估。若指定checkpoint路径，则加载对应路径的模型参数进行评估。
gpu_ids	可选	int/list	模型评估时使用的GPU序号。open-mmlab系列模型默认使用0号卡。ivg系列可指定，如0或者[0, 1]。
show_score_thr	可选	float	评估时预测结果置信度阈值，默认为0.5，仅用于open-mmlab系列模型。
out	可选	string	评估结果pkl文件保存路径，默认为None，仅用于open-mmlab系列模型。

基于learner.predict进行模型推理

learner.predict(
	img_path='your_local_path_of_image',
    checkpoint='your_local_path_of_pretrained_model',
    gpu_ids=None,
    save_dir='your_local_path_for_saving_output'
)

表4 learner.predict参数
参数名称	可选/必选	参数类型	参数描述
img_path	必选	string	图片路径，当前predict仅支持推理图片。
checkpoint	可选	string	预训练模型路径，默认为None。当基于learner.fit完成训练且该参数为None，则基于训练后的模型参数进行推理。若指定checkpoint路径，则加载对应路径的模型参数进行推理。
gpu_ids	可选	int/list	推理时使用的GPU，默认为None（使用cpu进行推理）。
save_dir	可选	string	默认为初始化Learner时指定的work_dir，可指定其他本地路径。
model	可选	Model object	自定义Model对象，仅用于open-mmlab系列模型，默认为None。默认值时使用基于learner.fit训练好的模型进行推理。
score_thr	可选	float	推理时结果置信度阈值，默认为0.3，仅用于open-mmlab系列模型。
ret_vis	可选	boolean	是否可视化推理结果，默认为False，仅用于open-mmlab系列模型。

父主题： 通过Python API使用算法套件

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