【深度学习】基于caffe的表情识别（四）：在Intel AI DevCloud上训练模型

一、注册申请Intel AI DevCloud

  1.打开AI DevCloud申请的网址，请求访问：https://software.intel.com/zh-cn/ai-academy/tools/devcloud

  2.填写注册信息：
3.Submit提交，提交后会出现下面的界面：
4.说明已经申请成功了，大概等2个工作日左右，会收到一封邮件，邮件长这样：
第一个红框内的链接是使用教程，教你怎么连接到devcloud，要仔细阅读下。

  第二个红框内是你的user name和node name，这个要记下来。

二、从本地linux连接到DevCloud

  1.下载Linux access key

    打开刚刚那封邮件中的链接（我用红框标注的），点击connect：

  向下找到Connecting from Linux or a Mac，点击那部分内容中的Linux access key，下载access key，如下图：

  2.打开命令行，配置config文件。先输入下面指令：

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3
4
1cd .ssh

2ls

3vim config

4

将你邮件中的下面这段内容（红框内的）拷贝到config文件中：

！！注：不要照着我的抄上去，因为每个人的用户信息不同，下载的密钥也不同，根据你邮箱中的内容直接拷贝过去就行了。还是建议大家阅读一下这个教程，写的很详细，我这里也仅仅是将其翻译一遍。

  3.修改系统文件

  在命令行中输入下图中的指令，还是同上，以邮箱的内容为准，不要拷贝我的：

  4.登陆DevCloud

  在命令行中输入下面指令（该指令就是登陆到DevCloud的指令，以后登陆都用这个指令）：

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1ssh colfax

2

  显示如下：

  说明我们已经成功登陆到了DevCloud！！

三、上传文件，提交任务，开始训练

    现在我们已经登陆到了DevCloud，在这里我们可以简单地看做我们登陆到了另一台linux主机，然而这台主机的计算能力要远远大于我们的笔记本电脑。现在虽然登陆到了这台主机，但是主机内是空的，没有任何文件，我们需要把我们本地已经创建好的，需要训练用的文件上传到DevCloud。

  1.准备训练所需文件
在这里，我们需要准备5个用于训练所必须的文件，分别是训练集和验证集的lmdb文件和均值文件，我把它们放在了lmdb目录下：

    还有网络结构文件和训练参数配置文件，我把它放在了model目录下：

    上面的这些文件都是我们之前的文章中介绍过的，怎么生成都讲的很详细，如果还有不清楚的，可以到本篇文章开头的系列文章索引链接处查看以前的文章。

  2.将文件上传到DevCloud
首先我在DevCloud下创建了一个文件夹，名为faceR:

    接着再打开一个命令行，在本地linux下输入下面的文件传输指令：

    其中，faceR/model是我的model目录在本地的路径，读者需要更换成自己的model路径，其次后面的u12067是我的用户ID，读者也需要更换自己的用户ID。
指令输入完后等一会儿可以看到：
说明文件上传成功，这时候可以在DevCloud下查看是否已经有了这个文件夹：

    把lmdb目录按照上面同样的方法上传过去，这里就不再演示了。

  3.创建脚本文件
在DevCloud的faceR目录下创建一个脚本文件：

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1vim lanuch_training

2

    在脚本文件中加入下面内容：

    注意读者需要根据自己的路径做适当修改。

  4.修改网络结构和参数配置文件的部分路径。
在train_val.prototxt文件中，需要修改下图中红框内的文件路径：

在facialnet_solver.prototxt文件中需要修改：

把上图红色框出的路径都修改成自己的路径，需要注意的是最后一个路径中的myfacialnet不是目录，而是生成的快照名字，可以取任意名字。

  5.提交任务，开始训练
输入下面指令，提交任务：

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1qsub lanuch_training

2

lanuch_training文件是刚刚写的脚本文件。

到这里我们的任务就已经提交成功了，DevCloud现在就在帮我们训练，本项目需要训练20多分钟，如果在笔记本上用CPU训练，要一周多。

四、查看任务

  1.查看任务

    在训练过程中，可以使用qstat指令查看任务：

说明训练还没有完成。
如果输入qstat指令后，如下图这样：

说明训练已经完成，我们可以查看训练日志以及训练出的模型。

  2.查看日志和模型

    训练完成后，在faceR目录下，发现多了4个文件：

    其中lanuch_training.e47394为训练日志，myfacialnet_iter_200000.caffemodel为最终的模型。

    查看日志后发现本次实验的准确率在61%-62%之间，说明发生了过拟合，正常情况下该数据集下的准确率可以达到65%-70%之间，说明我们的网络模型还不够好，需要调参或是扩大数据集，这是更深一步的工作，在这里我不介绍如何调参等，因为本篇的目的是让大家了解caffe开发深度学习模型的大概流程。

到这里，我们本次实验的重头戏就已经结束了，训练出了模型就可以进行下一步测试了，下一篇将会介绍。