# Fast-Rcnn 

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## 简介

该测试用例用于PyTorch目标检测模型Fasterrcnn测试。

## 数据集准备

使用Objects365数据集，昆山平台Objects365路径：/public/software/apps/DeepLearning/Data/objects365

需要在train.py中的parser中设置“--data-path”为数据集所在的路径，也可设置epoch、学习率和output输出位置等参数。

参数说明：

- 上面的中trian.py需要关注--batch_size与-j ；
- --save-path 是chekpoint保存路径，要求是已经存在的文件夹；
- --data-path是数据集所在位置。

## 环境准备

下载dtk22.04.1的安装包  [下载链接]([centos7.6 | 光合开发者社区 (hpccube.com)](https://cancon.hpccube.com:65024/1/main/DTK-22.04.1/centos7.6)) 

解压后执行如下命令即可载入dtk22.04.1系统

```
source env.sh
```

准备python3.7的python环境

```
conda create --name Fast-Rcnn python=‘3.7’

conda env list

conda activate Fast-Rcnn
```

安装其他依赖（由于网络问题，建议安装时使用镜像源）

```
pip3 install torch-1.10.0a0+git450cdd1.dtk22.4-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install torchvision-0.10.0a0_dtk22.04_300a8a4-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install pycocotools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

## 训练

### 单卡
    export HIP_VISIVLE_DEVICES=0
    python3 train.py  --batch-size=2 -j 8 --epochs=26 --data-path=/path/to/datasets/folder --output-dir=/path/to/result/save/folder
### 单机多卡

single_process.sh

```
#!/bin/bash

lrank=$OMPI_COMM_WORLD_LOCAL_RANK
comm_rank=$OMPI_COMM_WORLD_RANK
comm_size=$OMPI_COMM_WORLD_SIZE

APP="python3 `pwd`/train.py  --batch-size=8 -j 16 --epochs=12 --dist-url tcp://${1}:34567 --world-size=${comm_size} --rank=${comm_rank} --output-dir `pwd`/../output_dir_4card --data-path=/public/software/apps/DeepLearning/Data/objects365  --lr 0.01"
case ${lrank} in
[0])
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export UCX_NET_DEVICES=mlx5_0:1
export UCX_IB_PCI_BW=mlx5_0:50Gbs
echo numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ${APP}
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ${APP}
;;
[1])
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export UCX_NET_DEVICES=mlx5_1:1
export UCX_IB_PCI_BW=mlx5_1:50Gbs
echo numactl --cpunodebind=1 --membind=1 ${APP}
numactl --cpunodebind=1 --membind=1 ${APP}
;;
[2])
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export UCX_NET_DEVICES=mlx5_2:1
export UCX_IB_PCI_BW=mlx5_2:50Gbs
echo numactl --cpunodebind=2 --membind=2 ${APP} 
numactl --cpunodebind=2 --membind=2 ${APP}
;;
[3])
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export UCX_NET_DEVICES=mlx5_3:1
export UCX_IB_PCI_BW=mlx5_3:50Gbs
echo numactl --cpunodebind=3 --membind=3 ${APP}
numactl --cpunodebind=3 --membind=3 ${APP}
;;
esac
```

run_muti.sh

    mpirun -np 4 --bind-to none single_process.sh localhost
    
    #mpirun -np 4 --hostfile hostfile --bind-to none `pwd`/single_process.sh localhost
运行

```
nohup $WORK_PATH/run_multi.sh > train_4card_32.log   2>&1  &
```

### 多机多卡

    mpirun -np $np --hostfile hostfile --bind-to none `pwd`/single_process.sh ${master_ip}

## 参考
[https://github.com/pytorch/vision/tree/master/references/detection](https://github.com/pytorch/vision/tree/master/references/detection)