# 如何在启智平台上进行模型调试和训练—GCU_手写数字识别示例
## 一 ，数据集及预训练模型准备
##### 1，数据集说明：
数据集可从本项目的数据集中引用，[数据集引用](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/OpenI_Cloudbrain_Example/datasets)
- MnistDataset_torch数据集是由10类28∗28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。
- MnistDataset_torch.zip数据集压缩包的目录结构如下：
> MnistDataset_torch.zip
>
> ├── test
>
> └── train
>
##### 2，预训练模型说明：
GCU_MNIST_Example_Model模型可从本项目的模型目录中引用，[预训练模型引用](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/OpenI_Cloudbrain_Example/modelmanage/show_model)
* GCU_MNIST_Example_Model模型的目录结构如下：
> GCU_MNIST_Example_Model
> ├── mnist_epoch1_0.81.pkl
>
## 二. 如何在云脑上获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
##### 1，准备数据
```
from c2net.context import prepare
c2net_context = prepare()
```
##### 2，获取代码路径
```
code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名".lower()
在本示例中代码路径为：
code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example".lower()
```
##### 3，获取数据集路径
```
dataset_path = c2net_context.dataset_path +"/" +"数据集名称"
在本示例中代码路径为：
dataset_path = c2net_context.dataset_path + "/" + "MnistDataset_torch"
```
##### 4，获取预训练模型路径
```
pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path +"/" +"模型名称"
在本示例中预训练模型路径为：
pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path + "/" + "Torch_MNIST_Example_Model"
```
##### 5，获取输出路径
```
output_path = c2net_context.output_path
在本示例中输出路径为：
output_path = c2net_context.output_path
```
##### 6，回传结果
```
from c2net.context import upload_output
upload_output()
在本示例中回传结果为（只有训练任务才能回传结果）：
from c2net.context import prepare,upload_output
upload_output()
```
## 三.GCU样例准备
##### 1，GCU示例代码：
- 训练任务单卡示例请参考示例中[train.py](./train.py)的代码注释
##### 2，创建GCU调试任务
表1创建训练作业界面参数说明
| 参数名称 | 说明 |
| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| 代码分支 | 选择仓库代码中要使用的代码分支，默认可选择master分支 |
| 镜像 | 镜像选择含有python和torch的镜像 |
| 启动文件 | 启动文件选择代码目录下的启动脚本，在本示例中选择gcu_mnist_example/train.py |
| 数据集 | 数据集选择MnistDataset_torch.zip |
| 运行参数 | 选择增加运行参数可以向脚本中其他参数传值，如epoch_size,需要在代码里定义增加的超参数 |
| 资源规格 | 规格选择[GCU] |
| 模型 | 模型选择GCU_MNIST_Example_Model |
启动调试任务后，先执行prepare()进行数据准备；
进入对应的代码目录后，可在终端执行python train.py；
##### 3，创建GCU训练任务
表2 创建训练作业界面参数说明
| 参数名称 | 说明 |
| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| 代码分支 | 选择仓库代码中要使用的代码分支，默认可选择master分支 |
| 镜像 | 镜像选择含有python和torch的镜像 |
| 启动文件 | 启动文件选择代码目录下的启动脚本，在本示例中选择gpu_mnist_example/train.py |
| 数据集 | 数据集选择MnistDataset_torch.zip |
| 运行参数 | 选择增加运行参数可以向脚本中其他参数传值，如epoch_size,需要在代码里定义增加的超参数 |
| 资源规格 | 规格选择[GCU] |
| 模型 | 模型选择GCU_MNIST_Example_Model |
启动训练任务后，训练结束会在任务的结果下载页提供输出结果下载
## 四.GCU任务注意事项
##### 1, 使用超参数的方法：
请在代码中加入
```
import parser
args, unknown = parser.parse_known_args()
#可忽略掉 `--ckpt_url`，`--data_url`, `--multi_date_url`等参数无定义导致的报错问题
```
## 对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。