模型训练
我们使用imagepre中生成的镜像进行模型训练。
训练
我们可以先在本地进行训练，测试训练能否正常进行，再在UAI-Train平台上进行训练。
本地训练
我们需要把训练需要的数据文件映射到uhub.service.auto-ai.com.cn/uai_demo/crnn_cpu:latest。
sudo docker run -it -v /data/data:/data/data -v /data/output:/data/output uhub.service.auto-ai.com.cn/uai_demo/crnn_cpu:latest /bin/bash -c "/usr/bin/python /data/code/tools/train_shadownet.py"
我们可以在/data/output中查看相应的训练输出。
平台训练
上传训练数据
我们需要将/data/data下的文件上传到UFile或者UFS中，这里我们以UFile平台为例。 我们使用事先下载的UFile工具，进入filemgr-linux64.elf文件夹，通过UFile平台的数据上传命令将/data/data下的数据上传至UFile中，并以/crnn_poem/data/作为前缀，你可以自由地修改上传数据的前缀；
./filemgr-linux64 --action mput --bucket uai-demo --dir /data/data/tfrecords/ --prefix /crnn_poem/data/tfrecords/ ./filemgr-linux64 --action mput --bucket uai-demo --dir /data/data/char_dict/ --prefix /crnn_poem/data/char_dict/
填写数据输入路径
在UAI-Train平台上训练的具体操作步骤可以参考train
如果你的数据存放在UFile平台的/crnn_poem/data/下面，你的数据路径可以填写为
http://uai-demo.ufile.auto-ai.com.cn//crnn_poem/data/
执行训练命令
训练的执行命令为：
/data/code/tools/train_shadownet.py
我们可以在设置的输出路径中查看模型训练结果。