【mindspore】【训练警告】执行训练代码时存在的警告

1、使用Ascend训练efficientnet的时候出现以下警告，这里我怀疑是mindspore环境更新导致的（环境从mindspore1.0.1更新到了mindspore1.1.1），当然其中的一些警告是之前的见过的，也有一些是没有见过的。想了解一下这些警告出现的原因以及有什么解决办法吗？

2、使用之前环境训练得到的训练模型（ckpt文件）换了更新后的环境（mindspore1.1.1）无法加载之前的模型进行继续训练或者验证结果（精度）。

【操作步骤&问题现象】

1、针对上面描述的问题1，使用更新后的环境mindspore1.1.1运行训练代码时，会出现如下警告，其中同类警告我已经忽略：

【1】WARNING: 'ControlDepend' is deprecated from version 1.1 and will be removed in a future version, use 'Depend' instead.

【2】[WARNING] ME(8272:140026733385536,MainProcess):2021-02-17-09:45:52.440.210 [mindspore/ops/operations/array_ops.py:2302] WARN_DEPRECATED: The usage of Pack is deprecated. Please use Stack.

【3】[WARNING] DEVICE(8272,python):2021-02-17-09:47:03.284.745 [mindspore/ccsrc/runtime/device/ascend/kernel_select_ascend.cc:282] TagRaiseReduce] node:[DropoutGenMask]reduce precision from int64 to int32

【4】[WARNING] SESSION(8272,python):2021-02-17-09:47:19.915.525 [mindspore/ccsrc/backend/session/ascend_session.cc:1412] SelectKernel] There are 1 node/nodes used reduce precision to selected the kernel!

【5】[WARNING] KERNEL(8272,python):2021-02-17-09:47:47.034.963 [mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/tbe/tbe_utils.cc:58] SaveJsonInfo] Create info file failed(./kernel_meta/te_fusion_conv2d_backprop_input_d_tile_d_7453389728167276878_0.info).

【6】[WARNING] KERNEL(8272,python):2021-02-17-09:47:47.081.467 [mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/tbe/tbe_utils.cc:58] SaveJsonInfo] Create info file failed(./kernel_meta/te_fusion_depthwise_conv2d_bn_training_reduce_7468152902432878638_0.info).

【7】[WARNING] DEVICE(8272,python):2021-02-17-09:50:23.020.968 [mindspore/ccsrc/runtime/device/kernel_runtime.cc:339] AssignStaticMemoryInput] It is not suggested to use a lonely weight parameter as the output of graph

2、针对上面的问题2，使用就环境生成的模型文件（不要在意模型文件命名错误，只是代码命名的地方没改）和完全不变的代码加载运行，会报错，错误信息如下，尝试过旧环境加载运行没有问题，我这里怀疑是不是mindspore在更新后存在不兼容，某些算子（我这里出现问题的是卷积算子mindspore.nn.conv2d()）计算方式已经修改就是从NCHW修改为了CNHW？你们觉得我的判断是正确的吗？

WARNING: 'ControlDepend' is deprecated from version 1.1 and will be removed in a future version, use 'Depend' instead.

[WARNING] ME(5604:140668626671424,MainProcess):2021-02-17-09:44:27.437.987 [mindspore/ops/operations/array_ops.py:2302] WARN_DEPRECATED: The usage of Pack is deprecated. Please use Stack.

[ERROR] ME(5604:140668626671424,MainProcess):2021-02-17-09:44:32.796.212 [mindspore/train/serialization.py:84] Failed to combine the net and the parameters for param blocks.0.layers.0.depth_wise_conv.0.weight.

Traceback (most recent call last):

  File "train.py", line 138, in <module>

    load_param_into_net(net, ckpt)

  File "/root/miniconda3/envs/ci3.7/lib/python3.7/site-packages/mindspore/train/serialization.py", line 373, in load_param_into_net

    _update_param(param, new_param)

  File "/root/miniconda3/envs/ci3.7/lib/python3.7/site-packages/mindspore/train/serialization.py", line 87, in _update_param

    raise RuntimeError(msg)

RuntimeError: Net parameters blocks.0.layers.0.depth_wise_conv.0.weight shape((32, 1, 3, 3)) different from parameter_dict's((1, 32, 3, 3))

【截图信息】

对于问题一：

对于问题二：

报错信息为：net里的权重shape和ckpt里的不一致.

net中conv.0.weight的shape为（32, 1, 3, 3）,checkpoint里conv.0.weight的shape为（1, 32, 3, 3）

如果网络定义相同的话，是不是跨后端了，比如GPU训练好的checkpoint拿到了Ascend进行推理。

解决方案为：

1、同硬件训练和推理

2、转化conv.0.weight的shape，使ckpt和net的shape匹配