【2023 · CANN训练营第一季】——环境搭建02(在ECS安装Pytorch和Tensorflow框架)

  前言:

  在CANN训练营提供的华为云镜像环境,通过miniconda 安装pytorch和Tensorflow框架。在模型迁移前准备阶段,可以用来在CPU上对模型训练进行验证。

  本文描述了安装过程,更换国内conda源、并分别下载例程,在Pytorch和Tensorflow框架下进行了CPU训练。还介绍了在Pytorch、Tensorflow虚拟环境以及不启动虚拟环境之间切换的方法。

  一、概要

  参考文档:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/601/envdeployment/instg/instg_000034.html   安装Tensorflow

  https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/601/envdeployment/instg/instg_000035.html    安装PyTorch

  训练营镜像已经安装好了CANN环境,只需要安装深度学习框架Tensorflow和Pytorch。为了方便安装和使用两种框架,采取miniconda的方式进行安装,创建两个虚拟环境,分别安装这两个框架。

  安装完成后,系统存在下述四种环境:无Conda环境;Pytorch环境;Tensorflow环境;Base环境。四种环境切换方式如下表所示:

  二、安装miniconda

  1、下载miniconda

  在官网查找合适的版本,根据昇腾官方建议的python版本,选择3.7的版本进行安装。

  mkdir downloads && cd downloads   #创建下载目录

  wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh #下载miniconda

  chmod +x Miniconda3-py37_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh   #赋执行权限

  https://www.bilibili.com/read/cv22758582/Miniconda3-py37_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh  #执行安装

  按提示操作,默认安装到下述目录:

  安装的最后,提示

  此处选择no,选择yes,登录后会自动运行conda的base环境。等需要使用时,通过

  conda activate 进行切换。

  修改为国内conda源

  #清华源

  true

  也可以通过下述开关,进行设置

  conda config --set auto_activate_base false

  三、安装Pytorch 1.8

  参考文档:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/601/envdeployment/instg/instg_000064.html

  1、在miniconda 创建pytorch虚拟环境

  创建pytorch1.8

  conda create -n pt_1.8 python=3.7.5

  切换到虚拟环境

  conda activate pt_1.8

  2、安装PyTorch环境依赖

  conda install pyyaml

  conda install wheel

  3、安装Pytorch

  安装完成后,用conda list查看,有pytorch表示安装成功。

  也可以查看pytorch版本:

  4、下载pytorch官方例程

  地址:https://github.com/pytorch/examples

  使用git clone命令下载例程。git clone https://github.com/pytorch/examples.git

  5、跑一个CPU训练

  选择mnist例程,进行cpu训练。

  (1)修改代码

  例程综合考虑了cpu、gpu、mac gpu下的训练,我们这里使用的是cpu训练,需要将gpu、mac gpu关闭,避免因为检查gpu、mac gpu而报错。

  用Visual Studio Code修改训练脚本如下:

  

  修改参数,将训练好的模型落盘存储

  

  (2)运行训练脚本   python main.py

  训练完成,模型文件存储到训练脚本目录下。

  

  四、安装Tensorflow1.15

  1、切换至base,创建tensorflow虚拟环境——conda activate base

  

  2、安装tensorflow 1.15 cpu版本

  conda install tensorflow=1.15.0

  3、安装验证

  

  4、下载lenet例程

  git clone https://gitee.com/qmckw/lenet.git

  原始代码直接运行会报错:ImportError: cannot import name ‘tutorials’ from ‘tensorflow_core.examples’,需要改一下代码。

  执行训练 python Train.py