快速体验mindspore v1.0 for ubuntu

在  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-80520-1-1.html  这个帖子中,笔者想体验源码安装mindspore,然而到目前为止,革命尚未成功。。。

不过,pip安装mindspore我倒是试了2次,一个是根据天一大大和JeffDing大大的帖子试了一下windows 10版本的conda创建环境,然后安装mindspore环境。这个非常快。

我的实验结果分别贴在了他们的帖子下:

安装过程:

https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-80509-1-1.html  (请看板凳内容)

试跑训练过程:

https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-80567-1-1.html (请看沙发到7楼的内容,其中也感谢nailqm大大的帮助 )

那么,本帖是为了完成ubuntu版本,pip安装环境下的体验而发的。毕竟源码安装还是有点难度的。。目前笔者一个人搞不定,还需要mindspore大大和MindSpore官方群里大大的友情支持。

 

 

下面开始使用pip方式在ubuntu 18.04上安装MindSpore:

 

我们拿着已经做好的ubuntu 18.04 以及源码编译的python 3.7.5环境继续往下做:

之前的过程可以参见:https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-80520-1-1.html 前面的相关内容。

 

把这个目录复制一份

image.png

改名为 MindSpore-18.04-pip-install

image.png

然后打开虚拟机,恢复,选择我已复制虚拟机。

等待恢复结束:

image.png

保险一点,修改下虚拟机的名字:

image.png

然后在 https://www.mindspore.cn/install 这个界面,按图示选好:

image.png

并将安装命令贴出来。。。放到刚才打开的虚拟机内执行。。。

当然,根据前面的经验和教训,为了确保是在3.7.5环境的pip下安装,

命令应该是 python3 -m pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.0.0/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

确认下眼神:

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执行 python3 -m pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.0.0/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

image.png

当然了。。出点问题也算正常的。。

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image.png

好像是装decorator时遇到了权限问题。 

那我们换成root用户装吧。。。

 python3 -m pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.0.0/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

很快就秒装完毕,也没任何出错:

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image.png

然后进入python验证下安装结果:

image.png

当然,丁大大还给了我另外一个验证方式:

image.png

 

下面开始试验丁大大 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-80567-1-1.html  提供的LENET训练集。

首先到mindspore gitee官网下载lenet的相关示例代码:

https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/lenet

 

然后打开 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 网页:

image.png

将链接中这四个文件下载到本地,并放入前面lenet下新建的MNIST_DATA目录下。

image.png

并且,用winrar解压,分别将train开头的文件和t10k开头的文件放入train和test目录下。

image.png

image.png

然后,把这些代码打包成lenet.zip,使用scp工具(如Xftp 6),传输到ubuntu中:

然后执行unzip lenet.zip解压。

image.png

就可以在ubuntu下看到这些文件了。

当然,这些过程也可以在ubuntu中做,只不过我是先在windows环境下试了一下,所以就用这种方式讲解吧。。。

接着,为了保险起见,我暂时先用root执行吧。。(怕ascend用户执行又有什么权限问题。。。)

cd /home/ascend/lenet/

vi train.py

将device_target的default改为CPU。将data_path设成 MNIST_DATA目录。其余暂时保持不变:

image.png

然后开始跑训练吧。。。

python3 train.py

image.png

一会儿就跑完了。。。

image.png

并且在ckpt下会生成一些文件。。。

image.png

继续跟随  丁大大的脚步。。。

回到上层目录,执行:

python3 eval.py --ckpt_path=./ckpt/checkpoint_lenet-10_1875.ckpt

image.png

也得到了跟他一样的结果。

说明mindspore在跑lenet这些例程还是比较顺利的。

 

 

最后把环境贴一下:

笔记本电脑环境:

CPU:Intel Core i7-8750H @2.20GHz 六核

内存:64G DDR4 2666

硬盘:海康威视 C2000Pro 2T SSD

显卡:Nvidia Quardo P1000(4G)

操作系统:Windows 10

 

虚拟机环境:

目前开的不大:(可以调整)

CPU:2个

内存:8G

硬盘:50G

操作系统:Ubuntu 18.04

Python运行环境:源码编译的Python 3.7.5

posted @ 2021-12-20 14:55  MS小白  阅读(21)  评论(0)    收藏  举报