海光 DCU 基于套件的使用指南¶

环境准备¶

环境说明¶

本教程介绍如何基于海光 DCU 进行 ResNet50 的训练，总共需要 4 卡进行训练
考虑到环境差异性，我们推荐使用教程提供的标准镜像完成环境准备：
- 镜像链接： registry.baidubce.com/device/paddle-dcu:dtk23.10.1-kylinv10-gcc73-py310

环境安装¶

安装 PaddlePaddle

该命令会自动安装飞桨主框架每日自动构建的 nightly-build 版本

由于 dcu 代码位于飞桨主框架中，因此我们不需要安装额外的 Custom Device 包

           python -m pip install --pre paddlepaddle-rocm -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/dcu/

          

基于 PaddleClas 训练 ResNet50¶

一、安装 PaddleClas 代码库¶

           git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git -b release/2.5.1
cd PaddleClas
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install .

          

二、数据准备¶

请根据数据说明文档准备 ImageNet1k 数据集，准备完成后解压到 PaddleClas/dataset/目录下，目录结构如下：

           PaddleClas/dataset/ILSVRC2012/
|_ train/
|  |_ n01440764
|  |  |_ n01440764_10026.JPEG
|  |  |_ ...
|  |_ ...
|  |
|  |_ n15075141
|     |_ ...
|     |_ n15075141_9993.JPEG
|_ val/
|  |_ ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
|  |_ ...
|  |_ ILSVRC2012_val_00050000.JPEG
|_ train_list.txt
|_ val_list.txt

          

三、模型训练¶

进入 PaddleClas 目录下，执行如下命令启动 4 卡 DCU（0 ~ 3 号卡）训练，其中：

参数 -o Global.device 指定的是即将运行的设备，为了保持和 GPU 兼容，我们在命名上做了兼容处理，dcu 设备的名字同样叫做 gpu，因此这里需要传入的是 gpu ，通过指定该参数，PaddleSeg 调用飞桨的设备指定接口 paddle.set_device 来指定运行设备为 dcu，在进行模型训练时，飞桨将自动调用 dcu 算子用于执行模型计算。关于设备指定的更多细节，可以参考官方 api paddle.set_device。
参数 -c ./ppcls/configs/ImageNet/ResNet/ResNet50.yaml 表示读取指定目录下的配置文件，配置文件中指定了模型结构，训练超参等所有训练模型需要用到的配置，该文件中指定的模型结构为 ResNet50

           python -u -m paddle.distributed.launch --devices 0,1,2,3 tools/train.py \
    -c ./ppcls/configs/ImageNet/ResNet/ResNet50.yaml \
    -o Global.output_dir="output/ResNet50" \
    -o Global.device="gpu"

          

上述命令会在 PaddleClas 目录下产生一个 output/ResNet50 目录，该目录会存放训练过程中的模型参数

四、模型导出 & 推理¶

模型导出¶

训练完成后，最后一个 epoch 的权重放在 output/ResNet50/ 目录下的 epoch_120.pdparams 文件中，执行以下命令将模型转成 Paddle 静态图格式存储，以获得更好的推理性能：

export_model.py 执行的是 动转静 操作，飞桨框架会对代码进行分析，将动态图代码（灵活易用）转为静态图模型（高效），以达到更加高效的推理性能
该操作会在指定./deploy/models/ResNet50 下生成 inference.pdiparams、inference.pdiparams.info、inference.pdmodel 3 个文件

            python tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/ImageNet/ResNet/ResNet50.yaml \
    -o Global.pretrained_model=./output/ResNet50/epoch_120 \
    -o Global.save_inference_dir=./deploy/models/ResNet50 \
    -o Global.device=gpu

           

基于 PaddleInference 推理¶

推理代码位于 PaddleClas/deploy 目录下，执行下列命令进行 DCU 推理：

该脚本将会加载上一步保存的静态图，使用飞桨预测库 PaddleInference 进行推理
PaddleInference 内置了大量的高性能 Kernel，并且可以基于计算图分析，完成细粒度 OP 横向纵向融合，实现了高性能推理

            cd deploy
export FLAGS_conv_workspace_size_limit=2000
python python/predict_cls.py \
    -c ./configs/inference_cls.yaml \
    -o Global.inference_model_dir=./models/ResNet50 \
    -o Global.use_gpu=True \
    -o Global.infer_imgs=./images/ImageNet

           

转换 ONNX 模型¶

如果您有额外的部署需求需要基于 ONNX 实现，我们也提供了专用的工具用于导出 ONNX 模型，参考如下步骤，即可将第一步导出的静态图模型转换为 ONNX 模型：

a. 安装环境

            # 安装 paddle2onnx，该工具支持将 PaddleInference 模型转换为 ONNX 格式
python -m pip install paddle2onnx

b. 模型转换

            paddle2onnx --model_dir=./deploy/models/ResNet50/ \
    --model_filename=inference.pdmodel \
    --params_filename=inference.pdiparams \
    --save_file=./deploy/models/ResNet50_onnx/inference.onnx \
    --opset_version=10 \
    --enable_onnx_checker=True

           

该命令会在 deploy/models/ResNet50_onnx 目录下生成 inference.onnx 文件，生成的文件可以基于 ONNX Runtime 进行推理，具体使用方式参考 ONNX Runtime 官网

基于 PaddleSeg 训练 DeepLabv3+¶

一、安装 PaddleSeg 代码库¶

           git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg -b release/2.9
cd PaddleSeg
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .

          

二、数据准备¶

请根据数据说明文档准备 Cityscapes 数据集，准备完成后解压到 PaddleSeg/data/目录下，目录结构如下：

           PaddleSeg/data/cityscapes
├── leftImg8bit
│   ├── train
│   ├── val
├── gtFine
│   ├── train
│   ├── val

          

三、模型训练¶

进入 PaddleSeg 目录下，执行如下命令启动 4 卡 DCU（0 ~ 3 号卡）训练，其中：

参数 --device 指定的是即将运行的设备，为了保持和 GPU 兼容，我们在命名上做了兼容处理，dcu 设备的名字同样叫做 gpu，因此这里需要传入的是 gpu ，通过指定该参数，PaddleSeg 调用飞桨的设备指定接口 paddle.set_device 来指定运行设备为 dcu，在进行模型训练时，飞桨将自动调用 dcu 算子用于执行模型计算。关于设备指定的更多细节，可以参考官方 api paddle.set_device。
参数 --config configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml 表示读取指定目录下的配置文件，配置文件中指定了模型结构，训练超参等所有训练模型需要用到的配置，该文件中指定的模型结构为 DeepLabv3+

           python -u -m paddle.distributed.launch --devices 0,1,2,3 tools/train.py \
    --config configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml \
    --num_workers 8 \
    --save_dir output/deeplabv3p_resnet50 \
    --log_iters 10 \
    --device gpu \
    --do_eval \
    --save_interval 1000 \
    --seed 2048

          

上述命令会在 PaddleSeg 目录下产生一个 output/deeplabv3p_resnet50 目录，该目录会存放训练过程中的模型参数

四、模型导出 & 推理¶

模型导出¶

训练完成后，最优指标对应的权重放在 output/deeplabv3p_resnet50/best_model 目录下，执行以下命令将模型转成 Paddle 静态图格式存储，以获得更好的推理性能：

export.py 执行的是 动转静 操作，飞桨框架会对代码进行分析，将动态图代码（灵活易用）转为静态图模型（高效），以达到更加高效的推理性能
该操作会在指定 output/deeplabv3p_resnet50_inference_model 下生成 inference.pdiparams、inference.pdiparams.info、inference.pdmodel 3 个文件

            python tools/export.py \
    --config configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml \
    --model_path output/deeplabv3p_resnet50/best_model/model.pdparams \
    --save_dir output/deeplabv3p_resnet50_inference_model

           

基于 PaddleInference 推理¶

推理代码位于 PaddleSeg/deploy 目录下，执行下列命令进行 DCU 推理：

该脚本将会加载上一步保存的静态图，使用飞桨预测库 PaddleInference 进行推理
PaddleInference 内置了大量的高性能 Kernel，并且可以基于计算图分析，完成细粒度 OP 横向纵向融合，实现了高性能推理

            wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/demo/cityscapes_demo.png

export FLAGS_conv_workspace_size_limit=2000
python deploy/python/infer.py \
    --config output/deeplabv3p_resnet50_inference_model/deploy.yaml \
    --image_path ./cityscapes_demo.png \
    --save_dir ./output \
    --device "gpu"

           