1.在本地运行LeNet
第一步：从gitee（链接：https://gitee.com/lai-pengfei/LeNet ）上下载LeNet代码并解压到本地；
第二步：安装tensorflow1.15环境
首先需要保证自己电脑上安装了Anaconda
打开Anaconda Prompt
先创建新环境：
conda create -n tensorflow1.15.0 python=3.6出现如下界面后按y，再回车
创建成功之后输入如下指令激活环境：
conda activate tensorflow1.15.0接着输入以下指令安装tensorflow1.15.0
注意：系统会默认安装cpu版本，但是运行LeNet已足够，如果需要GPU环境可自行百度
pip install tensorflow==1.15第三步：将原代码Train.py中的
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data改为：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data第四步：切换到代码所在目录，并运行指令：
python Train.py
20000步的运行结果：
2.准备工作
第一步：在Windows下安装Pycharm软件和下载Pycharm toolkit插件，最新版本Pycharm toolkit插件下载和安装可查看官网教程：https://support.huaweicloud.com/tg-modelarts/modelarts_15_0003.html
第二步：在我的凭证中查看并新增访问密钥，新增时一定要把密钥下载下来，里面包含了用户名，AK和SK
下载下来的访问密钥：
第三步：在Pycharm使用访问密钥登录Modelarts
过程比较简单，不会的可以参考：https://support.huaweicloud.com/tg-modelarts/modelarts_15_0005.html
第四步：下载OBS Browser+：下载地址 下载完成之后用我们第二步下载的AK和SK登录即可
第五步：创建桶
例如我的桶为cann-campus
打开桶，之后再新建如下图所示的两个文件夹：
其中dataset用于上传MNIST_data数据集:
ckpt用来保存训练结果（ckpt文件夹暂时空着就行）
3.修改训练脚本以支持昇腾Ai处理器上运行（模型迁移）
（参考自：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/264500 ）
第一步：在头文件添加：
from npu_bridge.npu_init import *第二步：
现在数据集在OBS里面，所以使用moxing，将数据集从OBS拷贝到ModelArts环境里面：
红色框主的为需要添加的代码，黄色线标注的路径需要根据自己的路径修改
此处专为懒人提供可复制代码：
import moxing as mox
mox.file.copy_parallel(src_url="obs://cann-campus/dataset/MNIST_data/",dst_url="MNIST_data")第三步：
将
sess = tf.Session()改为这段代码即可：
config = tf.ConfigProto()
custom_op = config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = "NpuOptimizer"
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF # 必须显式关闭remap
sess = tf.Session(config=config)第四步：
增加一行拷贝语句将checkpoint目录全部拷贝过来到OBS
红色框主的为需要添加的代码，黄色线标注的路径需要根据自己的路径修改
此处专为懒人提供可复制代码：
mox.file.copy_parallel(src_url="checkpoint/", dst_url="obs://cann-campus/ckpt")4.在昇腾Ai处理器上运行LeNet
第1处：为本次Job的名称，可自行设置
第2处：和图中一样即可
第3处：根据自己迁移后的脚本所在文件路径，自行修改
第4处：OBS的路径，与准备工作第五步有关。需要注意的是：需要把路径中的 obs:/ 删掉
第5处：保持不动即可最后点击 APPLY AND RUN 就可以运行了
运行结果：
