在科研助手使用并行计算训练模型 引言 科研助手【科研版】提供并行计算功能模块,您可以基于该能力模块运行分布式作业。我们提供多种运行引擎的支持,您可以根据自己的需要使用不同的训练引擎。同时,我们也提供多个区域不同种类的算力,您可以根据需要按需选购。 场景描述 本文将通过使用 PyTorch框架训练手写数字识别 MNIST 模型来讲述如何在科研助手并行计算模块中训练模型。 手写数字MNIST 数据集是一个经典的手写数字图像数据集,广泛用于机器学习和深度学习领域的模型训练与评估。它包含60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像,每张图像为 28×28 的灰度图,涵盖手写数字 0 到 9。MNIST数据集因其简单性和代表性,成为算法验证和教学的经典工具,支持多种机器学习方法和深度学习模型的开发与测试。 本场景的整体流程如下: 准备工作 准备工作包括如下几步: 准备数据:准备训练代码、训练数据、训练环境 创建科研文件:科研文件是科研助手提供的文件管理服务,并行计算需要依赖科研文件将数据挂载到训练任务中 上传数据:将准备好的数据上传到科研文件实例