MLU370用户指南 or MLU370-YOLOV5快速训练推理！！速度起飞

用户前言

在本章我们将从获取算力卷创建自己的云平台账号开始，一步一步的带着大家从0到1完成，从创建云平台环境，选择镜像，选择SDK版本，到SSH登录云平台环境，更改github原版yolov5 v5.0代码实现mlu370训练和推理，同时在最后总结出部分QA为各位开发者提供快速支持。

创建开发环境

开发环境的账号和密码可以通过公众号每期算力卷获得，也可以联系作者得到获取方式，现在开始我们的创建开发环境

1. 南京智能运算开发平台 点击此链接即可进入网址，登录成功即为此页面
   

2. 点击右侧菜单栏开发环境-》创建开发环境

3. 在这里我们优先推荐用最新版本的torch和sdk（2023.05.30截止，只支持torch1.9,python<=3.7)

第一个画框处 2*MLU370-D5.10.6是最新版
第二个画框出选择的是镜像 torch1.9的 mlu版本，ubuntu20.04,python==3.7的镜像环境

4.如下图，当旁边显示绿色运行中标识，即运行成功，这个时候我们点开名称如图4.2，画红框区域就是我们的ssh账号和密码，核对其他信息是否和自己所需求的一样，到这一步，我们的开发环境就已经全部创建完成了。

图4.1

图4.2

开发环境登录及测试开发环境

1.打开Xshell或者Vscode(remote-ssh) 本次只介绍Xshell使用方式
ssh 账号为自己的平台的ssh账号（图四红框处,去除ssh://),密码为图四画红框密码

2.登录成功后，显示界面如下

(pytorch) root@notebook-guojun-test-1sygy1u-notebook-0:~#

3.测试开发环境是否通过 ，如下图所示即为测试环境通过，接着可以愉快的编码了

(pytorch) root@notebook-guojun-test-1sygy1u-notebook-0:~# python
Python 3.7.8 (default, Dec  7 2022, 18:43:13) 
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torch_mlu
>>> import torchvision
>>> torch.__version__
'1.9.0'
>>> torch_mlu.__version__
'1.13.0-torch1.9'
>>> torchvision.__version__
'0.10.0a0+300a8a4'
>>> 

YOLOV5 修改适配370预训练模型推理（超简单）

前言：关于数据清洗如VOC转COCO得操作这边就不介绍了，我们主要介绍如何将gpu得代码在MLU上快速使用起来

1. 前期准备工作
   yolov5原代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0
   数据集（安全帽数据集）：链接：https://pan.baidu.com/s/1HlODiZWAWxzvkVIAh16kYQ 提取码：0tb2

2. 代码转换
   提前声明：GPU的代码在MLU上运行，在一般情况下只需要修改一行加速引擎代码即可，在镜像中我们已经加入了这种转换脚本位于/torch/src/catch/tools/torch_gpu2mlu.py

(pytorch) root@notebook-guojun-test-1sygy1u-notebook-0:/torch/src/catch/tools# python torch_gpu2mlu.py --i /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0/
# Cambricon PyTorch Model Migration Report
Official PyTorch model scripts:  /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0
Cambricon PyTorch model scripts:  /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0_mlu
Migration Report:  /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0_mlu/report.md

python torch_gpu2mlu.py --i /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0/
运行该代码即可转换成功

(pytorch) root@notebook-guojun-test-1sygy1u-notebook-0:/workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5# ll
total 2
drwxrwxrwx. 1 root root 4096 May 30  2023 ./
drwxrwxrwx. 1 root root 4096 May 30 17:02 ../
drwxr-xr-x. 1 root root 4096 May 30  2023 yolov5-5.0/
drwxrwxrwx. 1 root root 4096 May 30  2023 yolov5-5.0_mlu/

3. 使用MLU370进行推理
   在安装完一些缺失库之后，直接python detect.py

(pytorch) root@notebook-guojun-test-1sygy1u-notebook-0:/workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0_mlu# python detect.py 
Namespace(agnostic_nms=False, augment=False, classes=None, conf_thres=0.25, device='', exist_ok=False, img_size=640, iou_thres=0.45, name='exp', nosave=False, project='runs/detect', save_conf=False, save_txt=False, source='data/images', update=False, view_img=False, weights='yolov5s.pt')
requirements: /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0_mlu/requirements.txt not found, check failed.
YOLOv5 🚀 2023-5-30 torch 1.9.0 CUDA:0 (MLU370, 49152.0MB)CUDA:1 (MLU370, 49152.0MB)/torch/venv3/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/_utils.py:110: UserWarning:  MLU operators don't support 64-bit calculation. so the 64 bit data will be forcibly converted to 32-bit for calculation.  (Triggered internally at  /torch/catch/torch_mlu/csrc/aten/util/tensor_util.cpp:153.)return new_type(self.size()).copy_(self, non_blocking)
Fusing layers... 
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients
[2023-5-30 17:17:44] [CNNL] [Warning]:[cnnlSetNmsDescriptor_v2] is deprecated and will be removed in the future release, please use [cnnlSetNmsDescriptor_v5] instead.
[2023-5-30 17:17:44] [CNNL] [Warning]:[cnnlClip] is deprecated and will be removed in the future release, please use [cnnlClip_v2] instead.
image 1/2 /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0_mlu/data/images/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.010s)
image 2/2 /workspace/volume/gpt/zhouguojun/MLU370-YOLOV5/yolov5-5.0_mlu/data/images/zidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, Done. (0.009s)
Results saved to runs/detect/exp
Done. (0.097s)

因为快速教程所以没有更改打的日志断点，可以看到MLU370 2卡识别正常出来且速度推理在0.009平均可以看出速度飞快

这是coco原来效果图
到这里yolov5推理就顺利结束啦~

QA集锦

很多同学在初次使用的时候，会有许多问题，这边集合总结问题快速回复供同学们参考

gpu移植到mlu需要改动哪些？

主要是修改设备相关的改动，或者使用寒武纪提供的脚本工具。可以参考下图总结：

使用torch_gpu2mlu.py这个脚本是不是就不用人工修改原生代码就可以移植到mlu了？

是的，理论上不需要人工修改了。

寒武纪SDK里转换工具是要对整个代码工程进行作用吗？还是只需要对训练入口文件？

对整个工程作用。

当前是否支持与GPU混插进行多卡异构训练？分别推理部署呢？

支持。

Pytorch 支持什么版本？

目前支持PyTorch 1.6和1.9版本。

MLU训练支持多机多卡吗?

支持，后续课程会讲到分布式训练。

请问使用MLU训练出来的模型的通用性怎么样？

通用性很好，和GPU训练出来的一样。

请问3系列加速卡支持哪些计算精度类型？

MLU370系列支持FP32、FP16、INT16、INT8等，具体规格点击官网查看：思元370系列 - 寒武纪 (cambricon.com)

需要配置一个定制的pytorch环境，python3.8-39.torch要求1.9

目前python只支持到3.7，torch支持1.6和1.9，具体可使用最新镜像pytorch:v1.13.0-torch1.9-ubuntu20.04-py37完成。