.ipynb”案例后运行即可。 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在Ascend执行推理为例，向大家介绍MindSpore Lite的基础功能和用法。 图6 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。

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obs://training-bucket/ascend-tf-1.15/resnet50/ “the-base-name-of-obs-code-path”: OBS 代码路径的最后一级目录，例如 resnet50 “boot-file”: 以 .py 结尾的训练启动文件，例如 train

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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本地预训练模型路径，默认为None，使用默认值时随机生成网络参数。 load_default_backbone 可选 boolean 是否加载默认的预训练骨干网络，如resnet50，默认为False，该参数设置为True时模型自动从open-mmlab中拉取，可与checkpoint参数二选一。 父主题： 通过Python

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启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。 启动命令： cd ${MA_JOB_DIR}/demo && python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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打开Terminal 表3 数据和代码下载说明 维度 说明 下载项目代码 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git

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如果未创建，请参见创建访问密钥（AK和SK） 图2 成功登录提示 步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试 下载代码至本地 本案例中，以图像分类模型resnet50模型为例，路径为“./models/official/cv/resnet/” # 在本地电脑Terminal下载代码至本地 git clone

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Engine converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX --outputFile=resnet50 --saveType=MINDIR --inputShape="input.1:1,3,224,224" --optimize=ascend_oriented

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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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进行数据集和特征处理操作。 resnet.py 此算法文件为MindSpore体验样例的主入口函数文件，使用MindSpore自带的ResNet50残差网络，并定义了损失函数（SoftmaxCrossEntropyWithLogits）、优化方法（Momentum）、Checkp

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!converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX --outputFile=resnet50 --saveType=MINDIR --inputShape="input.1:1,3,224,224" --device=Ascend

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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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rain_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 = SoftmaxCrossEntro

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"program": "${file}", "args":[ "--net_name", "resnet50", "--dataset", "imagenet2012", "--data_path"

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BERT和YOLO等常用小模型适配MindSpore NPU推理指导 方案概览 本文档主要介绍ResNet50、Bert等常用的onnx格式小模型文件在ModelArts DevServer上部署，并基于MindSpore-Lite进行NPU推理的场景。本方案中针对这类型小模型文

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