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OpenBayes 下识别手写数字

如果你了解机器学习，特别是近年来非常流行的深度学习方法，那么你很可能听说过 MNIST 这个数据集。该数据集来自美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology，简称 NIST）。训练集（training set）由来自 250 个不同人手写的数字构成，测试集（test set）也是同样比例的手写数字数据。

我们这里就借用这个数据集来介绍在 OpenBayes 中采用 PyTorch / TensorFlow 进行图片的分类。其中会使用到 OpenBayes 的数据集绑定、模型的训练以及模型的使用。

PyTorch​

获取代码​

从 GitHub 下载样例代码：

git clone https://github.com/signcl/openbayes-mnist-example.git
cd openbayes-mnist-example/pytorch

切换到所下载代码目录看到代码结构如下：

.
├── openbayes.yaml
└── train.py

其中，

  1. .py 包含了执行机器学习模型训练和采用模型进行推断的代码
  2. openbayes.yaml 包含了执行一个「提交任务」的配置，更多信息见 openbayes cli 配置文件

创建第一个任务​

注意

这里介绍的是通过页面上传代码压缩包的流程，但是这已经不再是我们推荐的创建「提交任务」的最佳实践了，更好的方式参见 bayes 命令行工具入门。

数据集准备好后在页面左侧导航栏点击「新建算力容器」创建一个任务，采用 train.py 训练一个 Pytorch 的手写识别模型。

在 "新建容器" 页面下接入方式选择 Python 脚本执行，并将目录中 train.py 上传。在执行命令处输入命令：

python train.py

train.py 中参数的解析采用了 Python 内置的库 argparse 进行处理，更多内容见 argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands。

算力选择 CPU（如果有其他 GPU 类型，推荐选择 GPU 类型，速度会快很多），然后镜像选择「pytorch-1.8」，

提交任务后等待 15 秒左右的时间任务将开始执行，在容器页面可以看到日志所展示的执行情况。

TensorFlow​

获取代码​

从 GitHub 下载样例代码：

git clone https://github.com/signcl/openbayes-mnist-example.git
cd openbayes-mnist-example/tensorflow

切换到所下载代码目录看到代码结构如下：

.
├── inference.py
├── openbayes.yaml
└── train.py

其中，

  1. .py 包含了执行机器学习模型训练和采用模型进行推断的代码
  2. openbayes.yaml 包含了执行一个「Python 脚本」的配置，更多信息见 openbayes cli 配置文件

创建第一个任务​

注意

本文介绍了通过页面上传代码压缩包的流程。然而，这已不再是我们推荐的创建「Python 脚本」的最佳实践。更好的方法请参见 bayes 命令行工具入门。

数据集准备好后，在页面左侧导航栏点击「新建算力容器」创建一个 Python 脚本执行的任务，采用 train.py 训练一个 TensorFlow 的手写识别模型。

在 "新建容器" 页面下选择「提交任务」在执行命令处输入命令：

python train.py -o /openbayes/home -e 50 -m model.h5 -l ./tf_dir

其中：

  1. train.py 为用于模型训练的 py 文件
  2. -o /openbayes/home 指明 Gear 所要保存的文件目录为 /openbayes/home，在 Python 脚本执行模式下，Gear 会将 /openbayes/home 目录下的结果进行保存并上传，因此所有的工作目录结果都应保存在该目录下，其他目录下，甚至包含默认的 . 目录下的文件更新都将不会被保存
  3. -e 50 指定了模型训练的 epoch 值
  4. -m model.h5 指明的保存的模型的名称，当然结合 -o /openbayes/home 参数，最终的训练模型会存储到 /openbayes/home/model.h5 下
  5. -l ./tf_dir 默认 ./tf_dir 指向 OpenBayes 取 TensorBoard 的目录

train.py 中参数的解析采用了 Python 内置的库 argparse 进行处理，更多内容见 argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands。

下一步算力选择 CPU，镜像选择 "tensorflow-2.8"，接入方式选择「提交任务」，并将目录中 train.py 文件上传。

提交任务后等待 15 秒左右的时间任务将开始执行。任务开启的时间通常与所绑定数据集大小有关，所需数据集越大，容器执行准备时间越长。在容器页面可以看到日志所展示的执行情况。

点击「TensorBoard 可视化」可以通过 TensorBoard 查看执行中的模型信息。

查看执行的目录以及输出结果​

执行完毕后，点击容器页面的「工作目录」选项卡可以看到我们所指定的模型已经创建好了。

用训练好的模型进行分类​

在获取了训练模型后，我们就可以用其对数据进行分类预估了。在已经完成了的执行页面点击右上角的「继续执行」，进入新的执行构建页面。

这里将上一次的「工作目录」的绑定指向 /openbayes/home。更多有关「继续执行」的细节见容器的继续执行。

修改指定执行命令：

python inference.py -m /openbayes/home/model.h5

其中 -m /openbayes/home/model.h5 指定需要载入的模型的目录。提交并执行完毕后，可以看到日志中展示了对 10000 测试结果获取了 98% 的准确率。

最后由 aisensiy 于 更新