|── deploy.prototxt 必选，caffe模型保存文件，存有模型网络结构等信息。 |── resnet.caffemodel 必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service

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式训练原理和代码改造点。 分布式调测适配及代码示例：提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。 分布式训练完整代码示例：针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训

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"python train_imagenet.py --benchmark 1 --network resnet --batch-size 1 --num-epochs 1 --kv-store dist_sync --num-examples

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world_size max_epoch = args.epochs model = ResNet(Block).cuda() if args.enable_gpu else ResNet(Block) ### 分布式改造，构建DDP分布式模型 ### model

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单击“确定”完成发布数据集。 图3 发布数据集 步骤3：订阅算法 ModelArts官方提供了一个“ResNet_v1_50”，算法用途为图像分类，您可以使用此算法训练，得到所需的模型。目前“resnet_v1_50”算法发布在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，订阅此算法，然后同步至ModelArts中。

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务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，可从AI Ga

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"python train_imagenet.py --benchmark 1 --network resnet --batch-size 1 --num-epochs 1 --kv-store dist_sync --num-examples

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/train_url_0" train_url = args.train_url # 初始定义的网络、损失函数及优化器 net = resnet50(args_opt.batch_size, args_opt.num_classes) ls = SoftmaxCrossEnt

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"python train_imagenet.py --benchmark 1 --network resnet --batch-size 1 --num-epochs 1 --kv-store dist_sync --num-examples

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tensorflow omg --model=./yolo3_resnet18.pb --input_shape='images:1,288,512,3' --framework=3 --output=./yolo3_resnet18 --insert_op_conf=./aipp.cfg

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/data/demo 执行训练命令： /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 告警"RequestsDependencyWarning: urllib3

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ts文档》。如果要使用ModelArts的预置算法，当前华为HiLens平台仅支持转换如下预置算法： yolov3_resnet18（检测物体类别和位置） ResNet_v1_50（图像分类）（该预置算法转换方式可参考最佳实践手势判断技能开发）。 暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。

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ts文档》。如果要使用ModelArts的预置算法，当前华为HiLens平台仅支持转换如下预置算法： yolov3_resnet18（检测物体类别和位置） ResNet_v1_50（图像分类）（该预置算法转换方式可参考最佳实践手势判断技能开发）。 暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。

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"python train_imagenet.py --benchmark 1 --network resnet --batch-size 1 --num-epochs 1 --kv-store dist_sync --num-examples

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), wf.AlgorithmParameters(name="model_name", value="resnet_v1_50"), wf.AlgorithmParameters(name="do_train", value="True")

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请参考昇腾文档中心中对应CANN版本《应用开发指南》中的“样例使用指导”，选择一个样例进行编译运行，验证环境的正确性。 例如，选择“基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+缩放+同步推理）”样例进行验证。 相关链接 昇腾文档中心：为开发者提供昇腾常用开发工具，帮助您学习和使用昇腾。

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"python train_imagenet.py --benchmark 1 --network resnet --batch-size 1 --num-epochs 1 --kv-store dist_sync --num-examples

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式训练系统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts在千级别资源规格多机多卡分布式环境下，典型模型ResNet50 在ImageNet数据集上实现加速比>0.8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。

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登录ModelArts管理控制台。 参考下载数据集，下载一个“图像分类”类型的数据集。 参考使用已有算法训练模型，上传一个可应用于图像分类的算法，如“ResNet_v1_50”算法，并创建训练作业。 在“规格”右侧的下拉框中，选择带有“限时免费”标识的规格，用于 免费体验 。然后单击“下一步”，根

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kflow”，进入Workflow详情页。 在详情页的Workflow列表区域，单击“前往AI Gallery订阅”。 搜索“图像分类-ResNet_v1_50工作流”，单击“订阅”，勾选“我已同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》”，单击“继

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_v2"), wf.AlgorithmParameters(name="model_name", value="resnet_v1_50"), wf.AlgorithmParameters(name="do_train", value="True")

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