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model_zoo/research/cv/wideresnet/README_CN.md

@@ -59,12 +59,14 @@ WideResNet的总体网络架构如下：[链接](https://arxiv.org/abs/1605.0714
 - 下载数据集，目录结构如下：
 
 ```text
-└─cifar-10-batches-bin
+└─cifar10
+  ├── train
     ├─data_batch_1.bin                  # 训练数据集
     ├─data_batch_2.bin                  # 训练数据集
     ├─data_batch_3.bin                  # 训练数据集
     ├─data_batch_4.bin                  # 训练数据集
     ├─data_batch_5.bin                  # 训练数据集
+  ├── eval
     └─test_batch.bin                    # 评估数据集
 ```
 
@@ -86,13 +88,23 @@ WideResNet的总体网络架构如下：[链接](https://arxiv.org/abs/1605.0714
 
 ```Shell
 # 分布式训练
-用法：bash run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH]（可选）
+用法：bash run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]
+[DATA_URL]是数据集的路径。
+[MODELART]为True时执行ModelArts云上版本，[CKPT_URL]是训练过程中保存ckpt文件的路径。
+[MODELART]为False时执行线下版本，[CKPT_URL]用“”省略，只保留最佳ckpt结果，文件名为‘WideResNet_best.ckpt’。
+。
 
 # 单机训练
-用法：bash run_standalone_train.sh [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH]（可选）
+用法：bash run_standalone_train.sh [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]
+[DATA_URL]是数据集的路径。
+[MODELART]为True时执行ModelArts云上版本，[CKPT_URL]是训练过程中保存ckpt文件的路径。
+[MODELART]为False时执行线下版本，[CKPT_URL]用“”省略，只保留最佳ckpt结果，文件名为‘WideResNet_best.ckpt’。
 
 # 运行评估示例
-用法：bash run_eval.sh [DATASET_PATH] [CHECKPOINT_PATH]
+用法：bash run_eval.sh [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]
+[DATA_URL]是数据集的路径。
+[CKPT_URL]训练好的ckpt文件。
+[MODELART]为True时执行ModelArts云上版本，为Flase执行线下脚本。
 ```
 
 # 脚本说明
@@ -164,11 +176,16 @@ WideResNet的总体网络架构如下：[链接](https://arxiv.org/abs/1605.0714
 
 ```Shell
 # 分布式训练
-用法：bash run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH]（可选）
+用法：bash run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]
+[DATA_URL]是数据集的路径。
+[MODELART]为True时执行ModelArts云上版本，[CKPT_URL]是训练过程中保存ckpt文件的路径。
+[MODELART]为False时执行线下版本，[CKPT_URL]用“”省略，只保留最佳ckpt结果，文件名为‘WideResNet_best.ckpt’。
 
 # 单机训练
-用法：bash run_standalone_train.sh [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH]（可选）
+用法：bash run_standalone_train.sh [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]
-
+[DATA_URL]是数据集的路径。
+[MODELART]为True时执行ModelArts云上版本，[CKPT_URL]是训练过程中保存ckpt文件的路径。
+[MODELART]为False时执行线下版本，[CKPT_URL]用“”省略，只保留最佳ckpt结果，文件名为‘WideResNet_best.ckpt’。
 ```
 
 分布式训练需要提前创建JSON格式的HCCL配置文件。
@@ -218,12 +235,15 @@ epoch: 4 step: 195, loss is 1.221174
 
 ```Shell
 # 评估
-Usage: bash run_eval.sh [DATASET_PATH] [CHECKPOINT_PATH]
+Usage: bash run_eval.sh [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]
+[DATA_URL]是数据集的路径。
+[CKPT_URL]训练好的ckpt文件。
+[MODELART]为True时执行ModelArts云上版本，为Flase执行线下脚本。
 ```
 
 ```Shell
 # 评估示例
-bash  run_eval.sh  /cifar10  WideResNet_best.ckpt
+bash  run_eval.sh  /cifar10  WideResNet_best.ckpt False
 ```
 
 训练过程中可以生成检查点。
@@ -244,6 +264,8 @@ result: {'top_1_accuracy': 0.9622395833333334}
 
 ```shell
 python export.py --ckpt_file [CKPT_PATH] --file_format [FILE_FORMAT] --device_id [0]
+
+[CKPT_PATH]是训练后保存的ckpt文件
 ```
 
 参数ckpt_file为必填项，

model_zoo/research/cv/wideresnet/scripts/run_distribute_train.sh

@@ -14,6 +14,12 @@
 # limitations under the License.
 # ==========================================================================
 
+if [ $# != 4 ]
+then
+  echo "Usage: bash run_standalone_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]"
+exit 1
+fi
+
 get_real_path(){
   if [ "${1:0:1}" == "/" ]; then
     echo "$1"

model_zoo/research/cv/wideresnet/scripts/run_eval.sh

@@ -14,11 +14,11 @@
 # limitations under the License.
 # ============================================================================
 
-#if [$# != 3]
+if [ $# != 3 ]
-#then
+then
-  #echo "Usage: bash run_eval.sh [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]"
+  echo "Usage: bash run_eval.sh [DATA_URL] [CKPT_URL] [MODELART]"
-#exit 1
+exit 1
-#fi
+fi
 
 get_real_path(){
   if [ "${1:0:1}" == "/" ]; then

model_zoo/research/cv/wideresnet/scripts/run_standalone_train.sh

@@ -40,9 +40,9 @@ then
 exit 1
 fi
 
-if [ ! -f $PATH2 ]
+if [ ! -d $PATH2 ]
 then
-    echo "error: CKPT_URL=$PATH2 is not a file"
+    echo "error: CKPT_URL=$PATH2 is not a directory"
 exit 1
 fi
 

model_zoo/research/cv/wideresnet/src/save_callback.py

@@ -27,7 +27,7 @@ class SaveCallback(Callback):
         super(SaveCallback, self).__init__()
         self.model = model
         self.eval_dataset = eval_dataset
-        self.cpkt_path = ckpt_path
+        self.ckpt_path = ckpt_path
         self.acc = 0.96
         self.cur_acc = 0.0
         self.modelart = modelart
@@ -47,5 +47,5 @@ class SaveCallback(Callback):
             save_checkpoint(save_obj=cb_params.train_network, ckpt_file_name=file_name)
             if self.modelart:
                 import moxing as mox
-                mox.file.copy_parallel(src_url=cfg.save_checkpoint_path, dst_url=self.cpkt_path)
+                mox.file.copy_parallel(src_url=cfg.save_checkpoint_path, dst_url=self.ckpt_path)
             print("Save the maximum accuracy checkpoint,the accuracy is", self.acc)