# Windows 基础训练推理测试开发文档

# 目录

- [1. 简介](#1)
- [2. 命令与配置文件解析](#2)
    - [2.1 命令解析](#2.1)
    - [2.2 配置文件和运行命令映射解析](#2.2)
- [3. 基本训练推理功能测试开发](#3)
    - [3.1 准备待测试的命令](#3.1)
    - [3.2 准备数据与环境](#3.2)
    - [3.3 准备开发所需脚本](#3.3)
    - [3.4 填写配置文件](#3.4)
    - [3.5 验证配置正确性](#3.5)
    - [3.6 撰写说明文档](#3.6)
- [4. FAQ](#4)

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在Windows平台上执行命令和Linux平台略有不同，主要体现在：下载与解压数据、设置环境变量、数据加载等方面。此外Windows平台只支持单卡的训练与预测，DataLoader只支持单进程模式，因此需要设置 workers 为0。如果已经完成了 [Linux GPU/CPU 下模型的基础训练推理全流程功能开发](../train_infer_python/test_train_infer_python.md)，那么可以直接跳转到第三节[3. 基本训练推理功能测试开发](#3)。

## 1. 简介

本文档主要关注 Windows GPU/CPU 下模型的基础训练推理全流程功能测试，具体测试点如下：

- 模型训练：单机单卡训练跑通
- 模型动转静：保存静态图模型
- 模型推理：推理过程跑通

为了一键跑通上述所有功能，本文档提供了`训推一体全流程`功能自动化测试工具，它包含3个脚本文件和1个配置文件，分别是：

* `test_train_inference_python.sh`: 测试 Windows 上训练、模型动转静、推理功能的脚本，会对`win_train_infer_python.txt`进行解析，得到具体的执行命令。**该脚本无需修改**。
* `prepare.sh`: 准备测试需要的数据或需要的预训练模型。
* `common_func.sh`: 在配置文件一些通用的函数，如配置文件的解析函数等，**该脚本无需修改**。
* `win_train_infer_python.txt`: 配置文件，其中的内容会被`test_train_inference_python.sh`解析成具体的执行命令字段。

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## 2. 命令与配置文件解析

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### 2.1 命令解析

模型训练、动转静、推理过程的运行命令差别很大，但是都可以拆解为3个部分：

```
python  run_script   set_configs
```

例如：

* 对于通过配置文件传参的场景来说，`python3.7 train.py -c config.yaml -o epoch_num=120`
    * `python`部分为`python3.7`
    * `run_script`部分为`train.py`
    * `set_configs`部分为`-c config.yaml -o epoch_num=120`
* 对于通过argparse传参的场景来说，`python3.7 train.py --data-path="./lite_data" --lr=0.1`
    * `python`部分为`python3.7`
    * `run_script`部分为`train.py`
    * `set_configs`部分为`--data-path="./lite_data" --lr=0.1`

其中，可修改参数`set_configs`一般通过`=`进行分隔，`=`前面的内容可以认为是key，后面的内容可以认为是value，那么通过给定配置文件模板，解析配置，得到其中的key和value，结合`python`和`run_script`，便可以拼凑出一条完整的命令。

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### 2.2 配置文件和运行命令映射解析

完整的`win_train_infer_python.txt`配置文件共有32行，包含5个方面的内容。

* 训练参数：第1~11行
* 训练脚本配置：第13~14行
* 评估脚本和配置：第16~17行（本部分无需关注，这里不再展开介绍）
* 模型导出脚本和配置：第19~25行
* 模型Inference推理：第26~32行

具体内容见[win_train_infer_python.txt](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/configs/mobilenet_v3_small/win_train_infer_python.txt)。

配置文件中主要有以下3种类型的字段。

* 一行内容以冒号为分隔符：该行可以被解析为`key:value`的格式，需要根据实际的含义修改该行内容，下面进行详细说明。
* 一行内容为`======xxxxx=====`：该行内容为注释信息，无需修改。
* 一行内容为`##`：该行内容表示段落分隔符，没有实际意义，无需修改。

#### 2.2.1 训练配置参数

在配置文件中，可以通过下面的方式配置一些常用的超参数，如：是否使用GPU、迭代轮数、batch-size、预训练模型路径等，下面给出了常用的训练配置以及需要修改的内容。

<details>
<summary><b>训练配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）
</b></summary>


| 行号 | 参考内容                                | 含义            | key是否需要修改 | value是否需要修改 | 修改内容                             |
|----|-------------------------------------|---------------|-----------|-------------|----------------------------------|
| 2  | model_name:mobilenet_v3_small       | 模型名字          | 否         | 是           | value修改为自己的模型名字                  |
| 3  | python:python                    | python环境      | 否         | 是           | value修改为自己的python环境              |
| 4  | gpu_list:0                          | gpu id        | 否         | 是           | value修改为自己的GPU ID                |
| 5  | use-gpu:True                        | 是否使用GPU       | 是         | 是           | key修改为设置GPU的内容，value修改为设置GPU的值         |
| 6  | --epochs:lite_train_lite_infer=5    | 迭代的epoch数目    | 是         | 否           | key修改为代码中设置epoch数量的内容          |
| 7  | --output-dir:./output/              | 输出目录          | 是         | 否           | key修改为代码中设置输出路径的内容             |
| 8  | --batch-size:lite_train_lite_infer=4 | 训练的batch size | 是         | 否           | key修改为代码中设置batch size的内容       |
| 9 | --pretrained:null                   | 预训练模型         | 是         | 是           | 如果训练时指定了预训练模型，则key和value需要对应修改 |
| 10 | train_model_name:latest.pdparams    | 训练结果的模型名字  | 否         | 是           | value需要修改为训练完成之后保存的模型名称，用于后续的动转静 |
| 11 | --data-path:./lite_data             | 数据集路径         | 是         | 是           | key和value需要对应修改为指定的数据集路径              |

</details>

以训练命令`python train.py --device=gpu --epochs=2 --data-path=./lite_data --lr=0.001 --workers=0`为例，总共包含5个超参数。

* 运行设备：`--device=gpu`，则需要修改为配置文件的第5行，`key`为`--device`， `value`为`gpu`，修改后内容为`--device:gpu`
* 迭代轮数：`--epochs=2`，则需要修改配置文件的第6行，修改后内容为`--epochs:lite_train_lite_infer=2`（`lite_train_lite_infer`为模式设置，表示少量数据训练，少量数据推理，此处无需修改）
* 数据路径：`--data-path=./lite_data`，则需要修改为配置文件的第11行，修改后内容为`--data-path:./lite_data`
* 学习率：`--lr=0.001`，由于配置文件中不包含该项配置，因此可以将其和`train.py`字段（配置文件第14行）放在一起，具体会在2.2.2节详细说明。
* 进程数：`--workers=0`，由于配置文件中不包含该项配置，因此可以将其和`train.py`字段（配置文件第14行）放在一起，具体会在2.2.2节详细说明。

#### 2.2.2 训练命令配置参数

下面给出了配置文件中的训练命令配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）

<details>
<summary><b>训练命令配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）
</b></summary>

| 行号 | 参考内容                                        | 含义              | key是否需要修改 | value是否需要修改 |  修改内容                 |
|----|---------------------------------------------|-----------------|-----------|-------------|-------------------|
| 13 | trainer:norm_train                          | 训练方法            | 否         | 否           | -                 |
| 14 | norm_train:train.py                         | norm_train的训练脚本 | 否         | 是           | value可以修改为自己的训练命令 |

</details>

以训练命令`python train.py --device=gpu --epochs=1 --data-path=./lite_data --lr=0.001 --workers=0`为例，该命令是正常训练（非裁剪、量化、蒸馏等方式），因此

* 配置文件的第13行直接写`norm_train`即可。
* 第14行配置`norm_train`的具体运行脚本/入口，即上述命令中的`train.py`因此配置文件的14行内容初步可以修改为`norm_train:train.py`，考虑到`--lr=0.001`超参数无法在配置文件中配置，因此可以在这里添加，同样，由于在Windows平台，DataLoader只支持单进程模式，因此需要设置 `--workers=0`，修改后内容为`norm_train:train.py --lr=0.001 --workers=0`

#### 2.2.3 模型动转静配置参数

下面给出了配置文件中的模型动转静配置参数。

**【注意】：** 在模型动转静过程中，为方便管理输入输出，程序会自动指定输入和输出目录，因此我们只需要提供可以配置输入输出目录的参数即可。

<details>
<summary><b>模型动转静配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）</b></summary>

| 行号 | 参考内容                 | 含义        | key是否需要修改 | value是否需要修改 | 修改内容                    |
|----|------------------|-----------|-----------|-------------|-------------------------|
| 20 | --save-inference-dir:./output/mobilenet_v3_small_infer/ | 动转静输出目录      | 是         | 否           | key修改为代码中设置输出目录的内容    |
| 21 | --pretrained:                                   | 预训练模型路径    | 是         | 否           | key修改为代码中可以设置预训练模型路径的内容 |
| 22 | norm_export:tools/export_model.py               | 模型动转静导出命令  | 否         | 是           | value修改为实际的动转静导出命令      |

</details>

以模型动转静命令`python tools/export_model.py --pretrained=./mobilenet_v3_small_pretrained.pdparams --save-inference-dir="./mobilenet_v3_small_infer" --model=mobilenet_v3_small`为例。

* 预训练模型路径的配置为`--pretrained=./mobilenet_v3_small_pretrained.pdparams`，因此需要将21行修改为`--pretrained:`
* 动转静保存目录的配置为`--save-inference-dir="./mobilenet_v3_small_infer"`，因此需要将20行修改为`--save-inference-dir:`
* 模型导出命令为`tools/export_model.py`，考虑到也需要配置`--model=mobilenet_v3_small`，因此可以将22行修改为`norm_export:tools/export_model.py --model=mobilenet_v3_small`

#### 2.2.4 模型推理配置参数

下面给出了配置文件中的模型推理配置参数。

<details>
<summary><b>模型推理配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）</b></summary>

| 行号 | 参考内容             | 含义     | key是否需要修改 | value是否需要修改 | 修改内容        |
|----|------------------|-----------------|-----------|-------------|-------------|
| 24 | train_model:./pretrain_models/mobilenet_v3_small_pretrained.pdparams   | 训练模型保存路径   | 否         | 否           |                                   |
| 25 | infer_export:tools/export_model.py --model=mobilenet_v3_small | 推理前是否需要导出       | 否         | 是           | value修改为和22行内容一致即可                |
| 27 | inference:deploy/inference_python/infer.py         | 推理脚本            | 否         | 是           | value修改为自己的推理脚本                   |
| 28 | --use-gpu:True|False                                 | 是否使用GPU         | 是         | 是           | key和value修改为GPU设置的参数和值            |
| 29 | --batch_size:1                                       | 推理batch size    | 是         | 否           | key修改为代码中设置batch size的内容       |
| 30 | --model-dir:./output/mobilenet_v3_small_infer/   | 推理模型保存路径     | 是         | 否           | key修改为代码中可以设置inference model路径的内容 |
| 31 | --img-path:./images/demo.jpg                 | 图片路径或者图片文件夹路径   | 是         | 否           | key修改为代码中设置图片路径的内容       |
| 32 | --benchmark:True                                    | 是否使用benchmark            | 是         | 是           | key和value修改为规范化推理日志输出设置的参数和值      |

</details>

以推理命令`python deploy/inference_python/infer.py --model-dir=./mobilenet_v3_small_infer/ --img-path=./images/demo.jpg`为例。

* 推理的入口脚本为`deploy/inference_python/infer.py`，因此27行需要修改为`inference:deploy/inference_python/infer.py`。
* Inference模型路径配置为`--model-dir=./mobilenet_v3_small_infer/`，而运行该命令时，会直接基于已经生成的Inference模型，因此30行需要修改为`--model-dir:./mobilenet_v3_small_infer/`
* 测试图像路径配置为`--img-path=./images/demo.jpg`，因此31行修改为`--img-path:./images/demo.jpg`

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## 3. 基础训练推理功能测试开发

基础训练推理功能测试开发过程主要分为以下6个步骤。

<div align="center">
    <img src="./images/test_linux_train_infer_python_pipeline.png" width="400">
</div>

其中设置了2个核验点，下面详细介绍开发过程。

<a name="3.1"></a>

### 3.1 准备待测试的命令

**【基本内容】**

准备训练、模型动转静、模型推理的命令，后续会将这些命令按照[第2节](#2)所述内容，映射到配置文件中。

**【实战】**

MobileNetV3的训练、动转静、推理示例运行命令如下所示。

```bash
# 模型训练
# 在Windows平台，DataLoader只支持单进程模式，因此需要设置 workers 为0
python train.py --device=gpu --epochs=2 --data-path=./lite_data --lr=0.001 --workers=0
# 模型动转静
python tools/export_model.py --pretrained=./mobilenet_v3_small_pretrained.pdparams --save-inference-dir="./mobilenet_v3_small_infer" --model=mobilenet_v3_small
# 推理
python deploy/inference_python/infer.py --model-dir=./mobilenet_v3_small_infer/ --img-path=./images/demo.jpg
```

<a name="3.2"></a>

### 3.2 准备数据与环境

**【基本内容】**

1. 数据集：为方便快速验证训练/评估/推理过程，需要准备一个小数据集（训练集和验证集各8~16张图像即可，压缩后数据大小建议在`20M`以内），放在`lite_data`文件夹下。

    相关文档可以参考[论文复现赛指南3.2章节](../../../docs/lwfx/ArticleReproduction_CV.md)，代码可以参考`基于ImageNet准备小数据集的脚本`：[prepare.py](https://github.com/littletomatodonkey/AlexNet-Prod/blob/tipc/pipeline/Step2/prepare.py)。

2. 环境：安装好PaddlePaddle即可进行基础训练推理测试开发。此外，在windows下想要执行shell脚本，需要使用到"Git Bash"，所以需要安装Git，具体可百度搜索安装方法。

**【注意事项】**

* 为方便管理，建议在上传至github前，首先将lite_data文件夹压缩为tar包，直接上传tar包即可，在测试训练评估与推理过程时，可以首先对数据进行解压。
    * 解压命令： `python -c "import shutil;shutil.unpack_archive('./lite_data.tar', extract_dir='./',format='tar')"`


<a name="3.3"></a>

### 3.3 准备开发所需脚本

**【基本内容】**
如果已经完成了 [Linux GPU/CPU 下模型的基础训练推理全流程功能开发](../train_infer_python/test_train_infer_python.md)，那么只需要在原`test_tipc`目录的基础上，增加 Windows GPU/CPU 下模型的基础训练推理测试的配置文件和使用说明文档。否则，需要在repo中新建`test_tipc`目录，将文件 [common_func.sh](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/common_func.sh) ， [prepare.sh](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/prepare.sh) 和 [test_train_inference_python.sh](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/test_train_inference_python.sh) 分别拷贝到`test_tipc`目录中。


**【注意事项】**

* 上述3个脚本文件无需改动，在实际使用时，直接修改配置文件即可。

<a name="3.4"></a>

### 3.4 填写配置文件

**【基本内容】**

在repo的`test_tipc/`目录中新建`configs/model_name`，将文件 [win_train_infer_python.txt](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/configs/mobilenet_v3_small/win_train_infer_python.txt) 拷贝到该目录中，其中`model_name`需要修改为您自己的模型名称。

**【实战】**

配置文件的含义解析可以参考 [2.2节配置文件解析](#2.2) 部分。

mobilenet_v3_small的测试开发配置文件可以参考：[win_train_infer_python.txt](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/configs/mobilenet_v3_small/win_train_infer_python.txt)。

<a name="3.5"></a>

### 3.5 验证配置正确性

**【基本内容】**

基于修改完的配置，运行

```bash
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ${your_params_file} lite_train_lite_infer
```

**【注意事项】**

如果运行失败，会输出具体的报错命令，可以根据输出的报错命令排查下配置文件的问题并修改，示例报错如下所示。

```
Run failed with command - python tools/export_model.py --model=mobilenet_v3_small --pretrained=./log/mobilenet_v3_small/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0/latest --save-inference-dir=./log/mobilenet_v3_small/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0!
```

**【实战】**

以mobilenet_v3_small的`Windows GPU/CPU 基础训练推理功能测试` 为例，命令如下所示。

```bash
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/mobilenet_v3_small/win_train_infer_python.txt lite_train_lite_infer
```

输出结果如下，表示命令运行成功。

```bash
Run successfully with command - python train.py --workers=0 --output-dir=./log/mobilenet_v3_small/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0 --epochs=5   --batch-size=4!
......
Run successfully with command - python deploy/inference_python/infer.py --use-gpu=False --model-dir=./log/mobilenet_v3_small/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0 --batch-size=1   --benchmark=True > ./log/mobilenet_v3_small/lite_train_lite_infer/python_infer_cpu_batchsize_1.log 2>&1 !
```

在开启benchmark参数时，可以得到测试的详细数据，包含运行环境信息（系统版本、CUDA版本、CUDNN版本、驱动版本），Paddle版本信息，参数设置信息（运行设备、线程数、是否开启内存优化等），模型信息（模型名称、精度），数据信息（batchsize、是否为动态shape等），性能信息（CPU,GPU的占用、运行耗时、预处理耗时、推理耗时、后处理耗时），如下图所示

<div align="center">
    <img src="./images/autolog_win_demo.png">
</div>

该信息可以在运行log中查看，以`mobilenet_v3_small`为例，log位置在`./log/mobilenet_v3_small/lite_train_lite_infer/python_infer_cpu_batchsize_1.log`。

**【核验】**

基于修改后的配置文件，测试通过，全部命令成功

<a name="3.6"></a>

### 3.6 撰写说明文档

**【基本内容】**

撰写TIPC功能总览和测试流程说明文档，分别为

1. TIPC功能总览文档：test_tipc/README.md
2. Windows GPU/CPU 基础训练推理功能测试说明文档：test_tipc/docs/test_windows_train_inference_python.md

2个文档模板分别位于下述位置，可以直接拷贝到自己的repo中，根据自己的模型进行修改。

1. [README.md](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/README.md)
2. [test_windows_train_inference_python.md](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/docs/test_windows_train_inference_python.md)

**【实战】**

mobilenet_v3_small中`test_tipc`文档如下所示。

1. TIPC功能总览文档：[README.md](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/README.md)
2. Windows GPU/CPU 基础训练推理测试说明文档：[test_windows_train_inference_python.md](../../mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/docs/test_windows_train_inference_python.md)

**【核验】**

repo中最终目录结构如下所示。

```
test_tipc
    |--configs                                      # 配置目录
    |    |--model_name                              # 您的模型名称
    |           |--win_train_infer_python.txt       # 基础训练推理测试配置文件
    |--docs                                         # 文档目录
    |   |--test_windows_train_inference_python.md   # 基础训练推理测试说明文档
    |----README.md                                  # TIPC说明文档
    |----prepare.sh                                 # TIPC基础训练推理测试数据准备脚本
    |----test_train_inference_python.sh             # TIPC基础训练推理测试解析脚本，无需改动
    |----common_func.sh                             # TIPC基础训练推理测试常用函数，无需改动
```

基于`test_windows_train_inference_python.md`文档，跑通`Windows GPU/CPU 基础训练推理功能测试`流程。

<a name="4"></a>

## 4. FAQ
