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主要参数信息如下，其余配置请保持默认配置
区域：选择“华北-北京四”
文件系统名称：自定义，本例使用modelarts0009
（请使用modelarts作为文件系统前缀，注意名称为全局唯一）
数据冗余存储策略：选择“单AZ存储”
策略：选择“私有”
Step2 上传数据文件至OBS并行文件系统
点击已创建的并行文件系统 -> 点击“新建文件夹”
输入文件夹的名称，这里命名为input
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进入该文件夹中 -> 点击“上传文件”：
将准备好的项目工程文件压缩包上传至该OBS中。
Step3 基于ModelArts创建Notebook编程环境
在“全局配置”页面查看是否已经配置授权，允许ModelArts访问OBS：
登录华为云 -> 控制台 -> 左侧导航栏选择“ModelArts” -> 在左侧导航栏选择“全局配置” -> 单击“添加授权”
首次使用ModelArts：直接选择“新增委托”中的“普通用户”权限
登录华为云 -> 控制台 -> 左侧导航栏选择“ModelArts” -> 在左侧导航栏选择“开发环境”-> “Notebook” -> 点击“创建”
进行以下配置：
主要参数信息如下，其余配置请保持默认配置
名称：自定义，本例使用notebook-test
自动停止：自行选择，本例选择4小时
镜像：选择“公共镜像”，并选择“mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3”
资源类型：选择“公共资源池”
磁盘规格：使用50GB
Step4 为Notebook编程环境添加训练阶段项目工程文件
点击已创建的Notebook -> “存储配置” -> “添加数据存储”
进行以下配置：
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本地挂载目录：自定义创建本地挂载目录，本例使用**/data/input**
存储位置：选择所创建的并行文件系统（本例选择已创建的moderarts0009），以及数据集所在的目录input
返回Notebook界面 -> 点击“打开”notebook-test ->
打开“Terminal”命令行终端界面 ->
执行以下命令，创建用于测试的test文件
touch /data/input/test
再执行以下命令，可以看到你刚创建的test文件&先前上传的文件
ls /data/input
上传
这里选择OBS文件上传，
因为这里本地上传限制为100M文件。
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解压
打开“Terminal”命令行终端界面 ->
执行以下命令，查看是否在正确的路径下
pwd
ls -l
执行以下命令，解压项目工程文件压缩包
（这里以工业质检Unet为例，具体代码可参考文末学习资源推荐）
unzip unet.zip
unzip unet_sdk.zip
训练阶段工程
目录结构如下:
├──unet
├──data // 预处理后的数据集文件夹
├──raw_data // 原始数据集
├──out_model // 模型导出保存文件夹
├──pred_visualization // 可视化图片保存文件夹（需要自己创建）
├──src // 功能函数
│ ├──unet_medical // U-Net网络
│ ├──unet_nested // U-Net++网络
│ ├──config.py // 配置文件
│ ├──data_loader.py // 数据加载
│ ├──eval_callback.py // 训练时评估回调
│ ├──loss.py // 损失函数
│ ├──utils.py // 工具类函数
├──draw_result_folder.py // 文件夹图片可视化
├──draw_result_single.py // 单张图片可视化
├──eval.py // 模型验证
├──export.py // 模型导出，ckpt转air/mindir/onnx
├──postprocess.py // 后处理
├──preprocess.py // 前处理
├──preprocess_dataset.py // 数据集预处理
├──train.py // 模型训练
├──requirements.txt模型转换工程
目录结构如下:
├── unet_sdk
├── model
│ ├──air2om.sh // air模型转om脚本
│ ├──xxx.air //训练阶段导出的air模型
│ ├──aipp_unet_simple_opencv.cfg // aipp文件
注：
接下来就可以开始旅程，进入训练阶段。
若中途暂停实验，记得做停止资源操作，消耗最少费用；
若返回继续实验，再次启动Notebook编程环境；
若完成了本实验，最后是释放资源操作，为了停止计费。
一. 配置文件参数和数据预处理
MindSpore 数据集预处理preprocess_dataset.py文件需调用如下脚本:
文件参数脚本src/config.py文件。
文件参数脚本为src/config.py，包括
unet_medical，
unet_nested，
unet_nested_cell，
unet_simple，
unet_simple_coco
共5种配置，表示模型与数据集之间的组合。
包含超参数、数据集路径等文件参数
Step 运行脚本
新建NoteBook中：查看是否在工程目录unet/路径下
!pwd
进入NoteBook中：运行示例
!python3 preprocess_dataset.py --data_url=./data/
其中–data_url：数据集预处理后的保存路径。
预计数据集预处理所需时间约为10分钟。
预处理完的数据集会保存在/unet/data/文件夹下。
输出结果：
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二. 模型训练
MindSpore模型训练 需调用如下脚本:
preprocess_dataset.py:将类coco数据集 转化成 模型训练需要数据格式。
src/unet_xxx/:存放 unet/unet++ 模型结构。
src/data_loader.py:存放 数据加载功能函数。
src/eval_callback:存放 cb 函数，用于训练过程中进行eval.
src/utils.py: mindspore 自定义 cb 函数，自定义 metrics 函数。
train.py
Step 运行脚本
进入NoteBook中：运行示例
!python train.py --data_url=./data/ --run_eval=True
其中–data_url： 数据集输入路径。
其中–run_eval: True 表示训练过程中同时进行验证。
预计模型训练所需时间约为36分钟。
输出结果：
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三. 模型推理
MindSpore模型推理 需调用如下脚本:
src/unet_xxx/：存放unet/unet++模型结构。
src/data_loader.py：存放数据预处理，数据加载功能函数。
src/utils.py：mindspore自定义cb函数，自定义metrics函数。
eval.py
Step 运行脚本
进入NoteBook中：运行示例
!python eval.py --data_url=./data/ --ckpt_path=./ckpt_0/best.ckpt
其中–data_url：数据集输入路径。
其中–ckpt_path：ckpt 读取路径
预计模型推理所需时间约为2分钟。
输出结果：
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注：
IOU（Intersection over Union）是一个度量函数，
用来描述两个物体边界框的重叠程度（取值范围为[0,1]），
重叠的区域越大，IOU值就越大。
四. 结果可视化
可以通过画图的方式将图像的结果可视化，方便查看。
可视化方法有两种。
方法一 单张图片可视化
draw_result_single.py：单张图片可视化，
输出单张图片的裁剪画图结果crop_plot.png和模型预测的结果predict_plot.png。
Step 运行脚本
查看工程目录unet/路径下
确保已经事先创建好
可视化图片保存文件pred_visualization文件夹
进入NoteBook中：运行示例
!python draw_result_single.py --data_url=./data/SW1hZ2VfMjAyMTA3MjcxNTEzMzYzNzk --save_url=./pred_visualization --ckpt_path=./ckpt_0/best.ckpt
其中–data_url：数据集输入路径（到单张图像）。
其中–save_url：输出图像保存路径。
其中–ckpt_path：ckpt读取路径。
单张图片可视化所需时间约为1分钟。
可视化完的图片会保存在/unet/pred_visualization文件夹下。
输出结果：
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方法二 文件夹图片可视化
draw_result_folder.py：文件夹图片可视化，
输出文件夹内图片的模型预测结果predict.png。
Step 运行脚本
查看工程目录unet/路径下
确保已经事先创建好
可视化图片保存文件pred_visualization文件夹
进入NoteBook中：运行示例
!python draw_result_folder.py --data_url=./data/ --save_url=./pred_visualization --ckpt_path=./ckpt_0/best.ckpt
其中–data_url：数据集输入路径（到图像文件夹）。
其中–save_url：输出图像保存路径。
其中–ckpt_path：ckpt读取路径。
文件夹图片可视化所需时间约为10分钟。
可视化完的图片会保存在/unet/pred_visualization文件夹下。
输出结果：
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五. 模型保存
如果想在昇腾AI处理器上执行推理，
可以通过网络定义和CheckPoint生成AIR格式模型文件。
Step 运行脚本
进入NoteBook中：运行示例
!python export.py --ckpt_file="./ckpt_0/best.ckpt" --width=960 --height=960 --file_name="out_model/unet_hw960_bs1" --file_format="AIR"
其中–-ckpt_file： ckpt路径。
其中–width： 模型输入尺寸。
其中–height： 模型输入尺寸。
其中–file_name： 输出文件名。
其中–file_format： 输出格式，必须为[“ONNX”, “AIR”, “MINDIR”]。
模型保存即导出模型的输出结果在out_model/unet_hw960_bs1.air
最后将导出的模型下载至本地，供后续推理阶段实验使用：
右键 -> Download
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六. 模型转换
此处模型转换需要用到ATC工具。
详细内容&错误码请参考昇腾官网文档-使用ATC工具转换模型
Step1 上传air模型
将训练阶段实验模型保存的
air模型上传至华为云ModelArts的unet_sdk/model/目录下
这里因为模型中有optype[ArgMaxD]，因此需要在Ascend910系列芯片上执行模型转换才能成功。
（此次华为云ModelArts使用的正是Ascend910A）
而一般情况，模型训练完进行的模型转换是可以选择在开发者套件(Ascend310系列芯片)和Ubuntu系统中执行的。
（具体方法请参考昇腾官网文档-转换模型）
Step2 模型转换命令
打开unet_sdk/model/air2om.sh文件
使用atc命令如下，可根据实际开发情况进行修改。
atc --framework=1 --model=unet_hw960_bs1.air --output=unet_hw960_bs1 --input_format=NCHW --soc_version=Ascend910A --log=error --insert_op_conf=aipp_unet_simple_opencv.cfg
本实验将训练阶段实验模型保存的air模型转为昇腾Al处理器支持的om格式离线模型
注意：air 模型转 om 只支持静态 batch，这里 batchsize=1。
其中–framework：原始框架类型。
其中–model：原始模型文件路径与文件名。
其中–output：转换后的离线模型的路径以及文件名。
其中–input_format：输入数据格式。
其中–soc_version：模型转换时指定芯片版本。
（ 这句话指的是当前执行模型转换时候所在机器的芯片版本，可通过命令行终端输入 npu-smi info查看）
其中–log：显示日志的级别。
其中–insert_op_conf：插入算子的配置文件路径与文件名，这里使用AIPP预处理配置文件，用于图像数据预处理。
Step3 运行脚本
确保在工程目录unet_sdk/model/路径下，首先查看文件权限
ls -l
（如果文件权限列中没有x，你才需要继续下一命令赋予它执行权限）
输入
chmod +x air2om.sh
运行示例
输入
./air2om.sh
输出结果：
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注：
到此我们在华为云上使用MindSpore的训练阶段实验就结束了。
有了导出的air模型及其模型转换出的om模型，我们就可以继续进入下一篇章：AscendCL推理阶段。
结束后记得及时关闭云上环境，避免资源浪费和产生额外的费用！！！
学习资源推荐
昇思官网
GitHub代码仓mindspore-ai / models
https://github.com/mindspore-ai/models/tree/master/official/cv
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