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| Models | Framework | Supported MLU | Supported Data Precision | Multi-GPUs |
|---|---|---|---|---|
| SSD_ResNet50 | PyTorch | MLU370-X8 | FP32/AMP | Yes |
| Models | Framework | Supported MLU | Supported Data Precision | Supported Infer Mode |
|---|---|---|---|---|
| SSD_ResNet50 | PyTorch | MLU370-S4/X4 | FP32 | cnnl |
以下为SSD_ResNet50模型的默认参数配置：
模型默认优化器为SGD，以下为相关参数：
该SSD_ResNet50脚本基于coco2017训练，数据集下载方式：
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip; unzip train2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip; unzip val2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip; unzip annotations_trainval2017.zip
数据集目录结构为：
├── annotations
│ ├── captions_train2017.json
│ ├── captions_val2017.json
│ ├── instances_train2017.json
│ ├── instances_val2017.json
│ ├── person_keypoints_train2017.json
│ └── person_keypoints_val2017.json
├── images
│ ├── test2017 -> ../test2017/
│ ├── train2017 -> ../train2017
│ └── val2017 -> ../val2017/
├── test2017
├── train2017
├── train2017.txt
├── train2017.zip
├── val2017
├── val2017.shapes
└── val2017.txt
wget -c https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth -O ${PYTORCH_TRAIN_CHECKPOINT}ssd/resnet50-19c8e357.pth
##下载Cambricon PyTorch docker镜像
docker load -i xxx.tar.gz
bash run_docker.sh
#配置环境变量 激活虚拟环境 安装必要Python包
source env.sh
pip install -r models/requirements.txt
docker build --network=host -t modelzoo:ssd_resnet50 -f DOCKERFILE ../../../../
docker run -it --network=host --ipc=host -v /data:/data --device /dev/cambricon_ctl --privileged --name ssd_resnet50 modelzoo:ssd_resnet50
source env.sh
pip install -r models/requirements.txt
| Models | Framework | MLU | Data Precision | Cards | Run |
|---|---|---|---|---|---|
| SSD_ResNet50 | PyTorch1.6 | MLU370-X8 | AMP | 4 | bash SSD_ResNet50_AMP_65E_4MLUs_Train.sh |
| SSD_ResNet50 | PyTorch1.6 | MLU370-X8 | FP32 | 4 | bash SSD_ResNet50_FP32_65E_4MLUs_Train.sh |
| Models | Framework | MLU | Data Precision | Run |
|---|---|---|---|---|
| SSD_ResNet50 | PyTorch1.6 | MLU370-S4 | FP32 | bash SSD_ResNet50_Infer.sh |
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