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如果你对MindSpore感兴趣，可以关注昇思MindSpore社区
一、环境准备
1.进入ModelArts官网
云平台帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，选择下面的云平台以开始使用昇思MindSpore，可以在昇思教程中进入ModelArts官网
选择下方CodeLab立即体验
等待环境搭建完成
2.使用CodeLab体验Notebook实例
导入项目仓库，在CodeLab中Clone以下命令
https://gitee.com/mindspore/models.git
导入成功
在右侧切换规格为GPU架构
切换成功显示如下
进入昇思MindSpore官网，点击上方的安装
获取安装命令
回到Notebook中，选择Terminal，依次运行命令
pip install --upgrade pip
conda install mindspore-gpu=1.9.0 cudatoolkit=10.1 -c mindspore -c conda-forge
pip install mindvision
依次运行即可
二、脚本说明
脚本及样例代码
crnn
├── README.md # CRNN描述
├── convert_ic03.py # 转换原始IC03数据集
├── convert_iiit5k.py # 转换原始IIIT5K数据集
├── convert_svt.py # 转换原始SVT数据集
├── requirements.txt # 数据集要求
├── scripts
│ ├── run_standalone_train_cpu.sh # 在CPU中启动单机训练
│ ├── run_eval_cpu.sh # 在CPU中启动评估
│ ├── run_distribute_train.sh # 在Ascend或GPU中启动分布式训练（8卡）
│ ├── run_eval.sh # 在Ascend或GPU中启动评估
│ └── run_standalone_train.sh # 在Ascend或GPU中启动单机训练（单卡）
│ └── run_eval_onnx.sh # Eval ONNX模型
├── src
│ ├── model_utils
│ ├── config.py # 参数配置
│ ├── moxing_adapter.py # ModelArts设备配置
│ └── device_adapter.py # 设备配置
│ └── local_adapter.py # 本地设备配置
│ ├── crnn.py # CRNN网络定义
│ ├── crnn_for_train.py # CRNN网络，带梯度、损失和梯度裁剪
│ ├── dataset.py # 训练和评估数据预处理
│ ├── eval_callback.py
│ ├── ic03_dataset.py # IC03数据预处理
│ ├── ic13_dataset.py # IC13数据预处理
│ ├── iiit5k_dataset.py # IIIT5K数据预处理
│ ├── loss.py # CTC损失定义
│ ├── metric.py # CRNN网络的准确率指标
│ └── svt_dataset.py # SVT数据预处理
└── train.py # 训练脚本
├── eval.py # 评估脚本
├── eval_onnx.py # ONNX模型评估脚本
├── default_config.yaml # 配置文件
训练脚本参数
# Ascend或GPU分布式训练
用法：bash scripts/run_distribute_train.sh [DATASET_NAME] [DATASET_PATH] [PLATFORM] [RANK_TABLE_FILE](if Ascend)
# Ascend或GPU单机训练
用法：bash scripts/run_standalone_train.sh [DATASET_NAME] [DATASET_PATH] [PLATFORM]
# CPU单机训练
用法：bash scripts/run_standalone_train_cpu.sh [DATASET_NAME] [DATASET_PATH]
三、数据集
数据集准备
将下载的数据集ICDAR 2003 Robust Reading Competitions
，放入data文件夹中
四、训练过程
运行run_standalone_train.sh进行CRNN模型的非分布式训练，目前支持Ascend和GPU。
bash scripts/run_standalone_train.sh [DATASET_NAME] [DATASET_PATH] [PLATFORM](optional)
bash scripts/run_distribute_train.sh ic03 ./data GPU
可以看到在目录下生成了训练文件夹
在Ascend或GPU上运行run_distribute_train.sh进行CRNN模型的分布式训练
bash scripts/run_distribute_train.sh [DATASET_NAME] [DATASET_PATH] [PLATFORM] [RANK_TABLE_FILE](if Ascend)
五、评估过程
运行run_eval.sh进行评估
bash scripts/run_eval_cpu.sh [DATASET_NAME] [DATASET_PATH] [CHECKPOINT_PATH]
检查eval/log.txt，将得到以下输出：
result: {'CRNNAccuracy': (0.806)}
六、推理过程
导出MindIR
python export.py --ckpt_file [CKPT_PATH] --file_name [FILE_NAME] --file_format [FILE_FORMAT] --device_target [DEVICE_TARGET] --model_version [MODEL_VERSION](required for cpu)
必须设置ckpt_file参数。 FILE_FORMAT：取值范围[“AIR”, “MINDIR”]
在Ascend 310上推理
# Ascend 310推理
bash run_infer_310.sh [MINDIR_PATH] [DATA_PATH] [ANN_FILE_PATH] [DATASET] [DEVICE_ID]
推理结果保存在当前路径中，可以在acc.log文件中查看如下结果
correct num: 2042 , total num: 3000
result CRNNAccuracy is: 0.806666666666
