一、参考资料
二、相关介绍
X2MindSpore脚本转换工具可将PyTorch脚本和TensorFlow 2.x脚本转换成MindSpore代码。
2.1 重要说明
当前仅支持PyTorch和TensorFlow 2.x训练脚本转换。
三、关键步骤
本文以 TensorFlow版本的FCN模型为例。
3.1 下载源码
下载链接：FCN
博主的代码：https://gitee.com/lljyoyo1995/fcn
3.2 准备数据集
下载VOC数据集
$ wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
$ wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
$ wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
解压并整理数据集
VOC # path: /home/yang/dataset/VOC
├── test
| └──VOCdevkit
| └──VOC2007 (from VOCtest_06-Nov-2007.tar)
└── train
└──VOCdevkit
└──VOC2007 (from VOCtrainval_06-Nov-2007.tar)
└──VOC2012 (from VOCtrainval_11-May-2012.tar)
3.3 生成txt标注文件
python parser_voc.py --voc_path /PATH/TO/VOC
3.4 修改源码
parser_voc.py 中使用的 scipy.misc.imread方法为scipy 1.2.0以前的旧版本API，mindspore最低兼容scipy 1.5.2，因此请使用scipy的官方弃用警告中推荐的 imageio.imread。
解决办法：
1. 安装imageio
pip install imageio
2. 修改parser_voc.py源码
label_image = np.array(misc.imread(label_path))
改为
label_image = np.array(imageio.imread(label_path))
3.5 本地跑通代码
如果在TensorFlow 1.X版本下运行，请开启紧急执行：
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import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
拉起训练
python train.py
推理测试
python test.py
3.6 Framework Trans
前提条件：跑通代码之后，才能进行 Framework Trans 操作。
安装依赖包
#pandas版本号需大于或等于1.2.4
pip3 install pandas
pip3 install libcst
执行转换
cd Ascend-cann-toolkit安装目录/ascend-toolkit/{
version}/{
arch}-linux/toolkit/tools/x2mindspore/
./run_x2mindspore.sh -i 原始脚本路径 -o 脚本转换结果输出路径 -f 原始脚本的框架
四、TensorFlow GPU2Ascend
4.1 设置Remote CANN
重启MindStudio激活CANN
设置成功
4.2 设置TensorFlow GPU2Ascend
# CANN Machine
[email protected]:32542
# Command File
/home/ma-user/Ascend/tfplugin/5.0.3/python/site-packages/npu_bridge/convert_tf2npu/main.py
# Input Paht
\PATH\TO\TensorFlow2.0-Examples\5-Image_Segmentation\FCN
# Output Path
\PATH\TO\TensorFlow2.0-Examples\5-Image_Segmentation
确定yes
五、FAQ
Q：设置Remote CANN失败
错误原因：
远程服务器中未安装ascend-toolkit开发工具
解决方法一：
安装ascend-toolkit开发工具
解决方法二：
找一台已安装ascend-toolkit的服务器
Q：TensorFlow版本不一致导致训练错误
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Can not squeeze dim[2], expected a dimension of 1, got 224
[[{
{
node metrics/acc/Squeeze}}]]
result = visual_result(x[0], pred_label[0].numpy())
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
错误原因：
源代码支持TF2.X，但博主的环境是TF1.X
解决方法一：
在TF2.X环境中运行
解决方法二：
在TF1.X环境中运行，需要开启紧急执行
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
Q：h5py版本不一致导致推理错误
报错：original_keras_version = f.attrs[‘keras_version‘].decode(‘utf8‘)及问题解决
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8')
AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
错误原因：
在安装tensorflow时，默认安装h5py为3.1.0，而报错是因为你安装的TF不支持过高版本的h5py。
解决办法：
卸载h5py3.1.0版本，安装h5py2.10.0版本
pip install h5py==2.10.0
Q：训练卡住
错误原因：
用parser_voc.py生成的train_image.txt中的图片路径错误
解决办法：
\反斜杠
改成
/斜杠
Q：缺少libcst
错误原因：
缺少libcst依赖
解决办法:
安装libcst
pip3 install libcst
Q：缺少X2MindSpore工具
错误原因：
服务器中缺少X2MindSpore工具
解决办法：
安装X2MindSpore工具