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第一步#xff1a;创建实例
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从创建实例开始的新项目流程
第一步创建实例
登录 DAMODEL 平台。创建一个 GPU 实例 GPU 配置选择 NVIDIA H800 或其他可用高性能 GPU。 系统配置推荐使用 Ubuntu 20.04内存 16GB硬盘 50GB。 启动实例后获取实例的 IP 地址。 选择镜像 第二步连接实例 登录成功后你会进入实例的终端界面。 第三步更新系统和安装基础工具 更新系统 sudo apt update sudo apt upgrade -y安装 Python 和基础工具 sudo apt install python3 python3-pip git -y可选安装文本编辑器 sudo apt install vim nano -y第四步创建项目目录并配置环境 创建项目目录 mkdir ~/workspace/cifar10_project
cd ~/workspace/cifar10_project创建并激活虚拟环境 python3 -m venv venv
source venv/bin/activate前面出现venu则表示已经激活虚拟环境了 安装必要的 Python 包 pip install torch torchvision matplotlib第五步下载数据并初始化项目代码 创建 Python 脚本 vim train_cifar10.py在文件中输入以下代码加载 CIFAR-10 数据集并定义简单模型 import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 数据预处理
transform transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载 CIFAR-10 数据集
trainset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainTrue, downloadTrue, transformtransform)
trainloader torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size64, shuffleTrue)testset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse, downloadTrue, transformtransform)
testloader torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size64, shuffleFalse)# 定义简单卷积神经网络
class SimpleCNN(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleCNN, self).__init__()self.conv1 nn.Conv2d(3, 32, 3, padding1)self.pool nn.MaxPool2d(2, 2)self.fc1 nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)def forward(self, x):x self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))x x.view(-1, 32 * 16 * 16)x self.fc1(x)return x# 初始化模型、损失函数和优化器
net SimpleCNN()
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.SGD(net.parameters(), lr0.001, momentum0.9)# 模型训练
for epoch in range(5): # 训练 5 个周期running_loss 0.0for inputs, labels in trainloader:optimizer.zero_grad()outputs net(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss loss.item()print(fEpoch {epoch1}, Loss: {running_loss / len(trainloader)})print(Finished Training)保存并退出按下 Esc然后输入 :wq。 第六步运行训练脚本
运行脚本进行模型训练
python train_cifar10.py脚本会下载 CIFAR-10 数据集并训练模型。训练完成后会输出每个 epoch 的损失值。 第七步保存和测试模型 保存模型在脚本末尾添加代码以保存训练好的模型 torch.save(net.state_dict(), cifar10_model.pth)
print(Model saved as cifar10_model.pth)重新运行脚本以保存模型 python train_cifar10.py检查是否生成了 cifar10_model.pth 文件 ls测试模型可选加载保存的模型并在测试集上评估准确率 net.load_state_dict(torch.load(cifar10_model.pth))
net.eval()
correct 0
total 0
with torch.no_grad():for inputs, labels in testloader:outputs net(inputs)_, predicted torch.max(outputs, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(fAccuracy on test dataset: {100 * correct / total}%)第八步清理和扩展 扩展功能 使用更复杂的模型如 ResNet。尝试使用 Adam 优化器提高性能。可视化训练过程或模型预测结果。 清理资源 如果完成训练并不再需要 GPU 计算记得停止或删除实例以节省费用。 \
