教程：训练你的第一个机器学习模型（SDK v1，第 2 部分，共 3 部分）

项目
07/24/2023

适用于：Python SDK azureml v1

本教程介绍如何在 Azure 机器学习中训练机器学习模型。本教程是由三个部分构成的教程系列的第 2 部分。

在此系列的第 1 部分：运行“Hello world!”中，你学习了如何使用控制脚本在云中运行作业。

在本教程中，你通过提交用于训练机器学习模型的脚本来执行下一步。此示例将有助于你了解 Azure 机器学习如何在本地调试和远程运行之间轻松实现一致的行为。

本教程介绍以下操作：

创建训练脚本。
使用 Conda 定义 Azure 机器学习环境。
创建控制脚本。
了解 Azure 机器学习类（Environment、Run、Metrics）。
提交并运行训练脚本。
在云中查看代码输出。
将指标记录到 Azure 机器学习。
在云中查看指标。

先决条件

完成本系列的第 1 部分。

创建训练脚本

首先，在 model.py 文件中定义神经网络体系结构。所有训练代码（包括 model.py）都将进入 src 子目录。

训练代码来自 PyTorch 中的介绍性示例。请注意，Azure 机器学习概念适用于任何机器学习代码，而不只是 PyTorch。

在 src 子文件夹中创建 model.py。将以下代码复制到文件中：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

在工具栏中，选择“保存”以保存文件。如果需要，请关闭选项卡。

接下来，还是在 src 子文件夹中定义训练脚本。此脚本通过使用 PyTorch torchvision.dataset API 来下载 CIFAR10 数据集，设置 model.py 中定义的网络，并通过使用标准 SGD 和互熵损失对该数据集进行两个时期的训练。

在 src 子文件夹中创建 train.py 脚本：

import torch
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

from model import Net

# download CIFAR 10 data
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(
    root="../data",
    train=True,
    download=True,
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
    trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2
)


if __name__ == "__main__":

    # define convolutional network
    net = Net()

    # set up pytorch loss /  optimizer
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

    # train the network
    for epoch in range(2):

        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(trainloader, 0):
            # unpack the data
            inputs, labels = data

            # zero the parameter gradients
            optimizer.zero_grad()

            # forward + backward + optimize
            outputs = net(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # print statistics
            running_loss += loss.item()
            if i % 2000 == 1999:
                loss = running_loss / 2000
                print(f"epoch={epoch + 1}, batch={i + 1:5}: loss {loss:.2f}")
                running_loss = 0.0

    print("Finished Training")

现在你拥有以下文件夹结构：

在本地测试

选择“保存并在终端中运行脚本”，以直接在计算实例上运行 train.py 脚本。

脚本完成后，选择文件文件夹上方的“刷新”。你将看到名为 get-started/data 的新数据文件夹。展开此文件夹，查看已下载的数据。

文件夹的屏幕截图显示通过在本地运行文件创建的新数据文件夹。

创建 Python 环境

Azure 机器学习提供了环境概念来表示一个可重现的、进行了版本控制的 Python 环境，以便用来运行试验。从本地 Conda 或 pip 环境创建一个环境很简单。

首先，你将创建一个包含包依赖项的文件。

在 get-started 文件夹中创建新的文件，名为 pytorch-env.yml：

name: pytorch-env
channels:
    - defaults
    - pytorch
dependencies:
    - python=3.7
    - pytorch
    - torchvision

在工具栏中，选择“保存”以保存文件。如果需要，请关闭选项卡。

创建控制脚本

下面的控制脚本和用于提交“Hello world!”的脚本的差异在于，你添加了几个额外的行来设置环境。

在 get-started 文件夹中创建新的 Python 文件，名为 run-pytorch.py：

# run-pytorch.py
from azureml.core import Workspace
from azureml.core import Experiment
from azureml.core import Environment
from azureml.core import ScriptRunConfig

if __name__ == "__main__":
    ws = Workspace.from_config()
    experiment = Experiment(workspace=ws, name='day1-experiment-train')
    config = ScriptRunConfig(source_directory='./src',
                             script='train.py',
                             compute_target='cpu-cluster')

    # set up pytorch environment
    env = Environment.from_conda_specification(
        name='pytorch-env',
        file_path='pytorch-env.yml'
    )
    config.run_config.environment = env

    run = experiment.submit(config)

    aml_url = run.get_portal_url()
    print(aml_url)

提示

如果在创建计算群集时使用了其他名称，请确保也调整代码 compute_target='cpu-cluster' 中的名称。

了解代码更改

env = ...

引用前面创建的依赖项文件。

config.run_config.environment = env

将该环境添加到 ScriptRunConfig。

将该运行提交到 Azure 机器学习

选择“保存并在终端中运行脚本”来运行 run-pytorch.py 脚本。
你将在打开的终端窗口中看到一个链接。选择该链接以查看作业。

注意

你可能看到以“加载 azureml_run_type_providers.... 时出错”开头的警告。可以忽略这些警告。使用这些警告底部的链接查看输出。

查看输出

在打开的页面中，你将看到作业状态。首次运行此脚本时，Azure 机器学习会从 PyTorch 环境生成新的 Docker 映像。完成整个作业可能需要约 10 分钟的时间。在将来的作业中将会重复使用此映像，以加快作业的运行速度。
可以在 Azure 机器学习工作室中查看 Docker 生成日志。选择“输出 + 日志”选项卡，然后选择“20_image_build_log.txt” 。
作业状态为“已完成”时，选择“输出 + 日志”。
选择“std_log.txt”以查看作业的输出。

Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ../data/cifar-10-python.tar.gz
Extracting ../data/cifar-10-python.tar.gz to ../data
epoch=1, batch= 2000: loss 2.19
epoch=1, batch= 4000: loss 1.82
epoch=1, batch= 6000: loss 1.66
...
epoch=2, batch= 8000: loss 1.51
epoch=2, batch=10000: loss 1.49
epoch=2, batch=12000: loss 1.46
Finished Training

如果看到错误 Your total snapshot size exceeds the limit，则表明数据文件夹位于在 ScriptRunConfig 中使用的 source_directory 中。

选择文件夹末尾的“...”，然后选择“移动”，将“数据”移动到 get-started 文件夹。

记录训练指标

你已在 Azure 机器学习中进行了模型训练，可以开始跟踪一些性能指标了。

当前训练脚本将指标输出到终端。 Azure 机器学习提供了一种机制，用于记录具有更多功能的指标。通过添加几行代码，你可以在工作室中可视化指标并在多个作业之间比较指标。

修改 train.py 以包含日志记录

修改 train.py 脚本，以包含另外两行代码：

import torch
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from model import Net
from azureml.core import Run


# ADDITIONAL CODE: get run from the current context
run = Run.get_context()

# download CIFAR 10 data
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(
    root='./data',
    train=True,
    download=True,
    transform=torchvision.transforms.ToTensor()
)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
    trainset,
    batch_size=4,
    shuffle=True,
    num_workers=2
)


if __name__ == "__main__":
    # define convolutional network
    net = Net()
    # set up pytorch loss /  optimizer
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
    # train the network
    for epoch in range(2):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(trainloader, 0):
            # unpack the data
            inputs, labels = data
            # zero the parameter gradients
            optimizer.zero_grad()
            # forward + backward + optimize
            outputs = net(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            # print statistics
            running_loss += loss.item()
            if i % 2000 == 1999:
                loss = running_loss / 2000
                # ADDITIONAL CODE: log loss metric to AML
                run.log('loss', loss)
                print(f'epoch={epoch + 1}, batch={i + 1:5}: loss {loss:.2f}')
                running_loss = 0.0
    print('Finished Training')

保存此文件，然后根据需要关闭该选项卡。

了解这两行额外添加的代码

在 train.py 中，你通过使用 Run.get_context() 方法从训练脚本本身中访问 run 对象，并使用该对象来记录指标：

# ADDITIONAL CODE: get run from the current context
run = Run.get_context()

...
# ADDITIONAL CODE: log loss metric to AML
run.log('loss', loss)

Azure 机器学习中的指标具有以下特点：

按试验和运行进行组织，因此可以轻松地跟踪和比较指标。
配备了一个 UI，使你能够在工作室中可视化训练性能。
设计用于进行扩展，因此即使在运行数百个试验的情况下，你也始终有这些优势。

更新 Conda 环境文件

train.py 脚本只有一个依赖于 azureml.core 的新依赖项。更新 pytorch-env.yml 以反映此更改：

name: pytorch-env
channels:
    - defaults
    - pytorch
dependencies:
    - python=3.7
    - pytorch
    - torchvision
    - pip
    - pip:
        - azureml-sdk

请确保在提交运行之前保存此文件。

将该运行提交到 Azure 机器学习

选择 run-pytorch.py 脚本的选项卡，然后选择“保存并在终端中运行脚本”，来重新运行 run-pytorch.py 脚本。请确保先将更改保存到 pytorch-env.yml。

这一次，当你访问工作室时，请转到“指标”选项卡，此时可以看到有关模型训练损失的实时更新！训练开始之前可能需要 1 到 2 分钟。

“指标”选项卡中的训练损失图。

后续步骤

在此会话中，你从基本的“Hello world!”脚本升级到了需要特定 Python 环境来运行的更现实的训练脚本。你已了解如何使用特选的 Azure 机器学习环境。最后，你看到了如何通过几行代码将指标记录到 Azure 机器学习。

创建 Azure 机器学习环境还有其他方法，包括从 pip 的 requirements.txt 文件创建，或者从现有的本地 Conda 环境创建。

在下一课程中，你将了解如何通过将 CIFAR10 数据集上传到 Azure 来处理 Azure 机器学习中的数据。

教程：自带数据

注意

如果你想就此完成本教程系列，不再继续进行下一步，请记得清理你的资源。

教程：训练你的第一个机器学习模型（SDK v1，第 2 部分，共 3 部分）

先决条件

创建训练脚本

在本地测试

创建 Python 环境

创建控制脚本

了解代码更改

将该运行提交到 Azure 机器学习

查看输出

记录训练指标

修改 train.py 以包含日志记录

了解这两行额外添加的代码

更新 Conda 环境文件

将该运行提交到 Azure 机器学习

后续步骤

其他资源