ImageNet18：快速训练图像识别模型指南-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_01288/article/details/143049510

ImageNet18：快速训练图像识别模型指南

imagenet18 Train ImageNet in 18 minutes on AWS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imagenet18

项目基础介绍

ImageNet18 是一个开源项目，由 CybertronAI 开发，旨在实现一个突破性的目标——在短短18分钟内于 AWS（Amazon Web Services）环境下训练完成著名的 ImageNet 数据集的模型。此项目利用高效的并行计算方法，以及 AWS 的强大云计算资源，极大地缩短了传统训练时间。它主要采用 Python 编程语言，并依赖一系列先进的深度学习库。

新手使用注意事项及解决步骤

1. 设置AWS环境变量

问题: 许多初学者可能会遇到配置 AWS 凭证的问题。
解决步骤:
- 确保已注册 AWS 账户，并创建访问密钥（AWS_ACCESS_KEY_ID）与私有秘钥（AWS_SECRET_ACCESS_KEY）。
- 设置环境变量：在命令行或终端输入 export AWS_ACCESS_KEY_ID="your_access_key" 和 export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your_secret_key"。
- 定义默认区域，如 export AWS_DEFAULT_REGION="us-east-1" 或适合您地理位置的其他区域。

2. 资源限制和成本控制

问题: 不了解 AWS 实例的资源限制和潜在高成本可能导致费用超出预期。
解决步骤:
- 在运行大规模实例（如 p3.16xlarge）前，确认您的 AWS 账户有足够的服务限额。
- 使用 ncluster spot_prices p3 检查各区域的点实例价格，选择经济实惠的区域部署。
- 利用 --spot 参数以点实例运行，但需准备应对实例可能随时被终止的风险。
- 记得执行 python tools/replicate_imagenet.py --replicas=4 --delete 来清理不再使用的高性能磁盘，避免持续计费。

3. 本地环境配置与远程机器交互

问题: 新手可能会在本地环境安装依赖和与远程训练的机器进行交互时遇到困难。
解决步骤:
- 安装依赖：通过 pip install -r requirements.txt 安装所有必要的库。
- 启动训练：首次尝试，可以从最小规模开始，比如使用 python train.py --machines=1。
- 远程连接与监控：利用提供的指令（例如，ncluster connect <instance_name>）连接到训练实例，并使用 tmux a 查看实时进度或调试。
- TensorBoard 监控：执行 python tools/launch_tensorboard.py 并遵循指示来监控训练进展，特别是损失变化。