1. 【Document Link】/【文档链接】lenet模型指导文档

2. 【Issues Section】/【问题文档片段】
   #进入脚本目录，训练LeNet
   bash run_standalone_train_cpu.sh [DATA_PATH] [CKPT_SAVE_PATH]

3. 【Existing Issues】/【存在的问题】
   执行该命令后报错，错误日志如下：
   {'enable_modelarts': 'Whether training on modelarts, default: False', 'data_url': 'Dataset url for obs', 'train_url': 'Training output url for obs', 'data_path': 'Dataset path for local', 'output_path': 'Training output path for local', 'device_target': 'Target device type', 'enable_profiling': 'Whether enable profiling while training, default: False', 'file_name': 'output file name.', 'file_format': 'file format', 'result_path': 'result files path.', 'img_path': 'image file path.'}
   {'air_name': 'lenet',
   'batch_size': 32,
   'buffer_size': 1000,
   'checkpoint_url': '',
   'ckpt_file': '/cache/train/checkpoint_lenet-10_1875.ckpt',
   'ckpt_path': 'ckpt/',
   'config_path': '/home/zest/workspace/models/research/cv/lenet/src/model_utils/../../default_config.yaml',
   'data_path': 'Data/',
   'data_url': '',
   'dataset_name': 'mnist',
   'dataset_sink_mode': True,
   'device_id': 0,
   'device_target': 'CPU',
   'enable_modelarts': False,
   'enable_profiling': False,
   'epoch_size': 10,
   'file_format': 'MINDIR',
   'file_name': 'lenet',
   'image_height': 32,
   'image_width': 32,
   'img_path': '',
   'keep_checkpoint_max': 10,
   'learning_rate': 0.002,
   'load_path': '/cache/checkpoint_path',
   'lr': 0.01,
   'model_name': 'lenet',
   'momentum': 0.9,
   'num_classes': 10,
   'output_path': '/cache/train',
   'result_path': '',
   'save_checkpoint': True,
   'save_checkpoint_epochs': 2,
   'save_checkpoint_steps': 1875,
   'sink_size': -1,
   'train_url': ''}
   Please check the above information for the configurations
   Traceback (most recent call last):
   File "/home/zest/workspace/models/research/cv/lenet/scripts/../train.py", line 31, in
   from mindspore.train.metrics import Accuracy
   ModuleNotFoundError: No module named 'mindspore.train.metrics'

我这边的预置的操作如下：
A.操作系统：wsl Ubuntu18.04 x86_64

B.已通过mindspore官网，选择了 版本:1.9.0，硬件平台:CPU 操作系统:Linux-x86_64 编程语言Python3.7 安装方式 Conda；通过conda方式 自动安装mindspore 1.9.0版本
且执行 python -c "import mindspore;mindspore.run_check()" 显示版本信息如下：
MindSpore version: 1.9.0
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!

C.我在执行train.py 脚本时，已 执行conda activate mindspore_py37 激活了虚拟环境

D.我在 research/cv/lenet 目录下新建了Data目录，和ckpt目录，并按照要求从该网址下载了数据，并放入对应文件夹下，Data目录下tree命令执行结果如下：
.
├── test
│ ├── t10k-images-idx3-ubyte
│ └── t10k-labels-idx1-ubyte
└── train
├── train-images-idx3-ubyte
└── train-labels-idx1-ubyte
E:然后我执行了该命令：bash scripts/run_standalone_train_cpu.sh Data/ ckpt/
F:然后工程目录下新增了一个log.txt 文件，文件内容就是我复制到上面的错误信息

4. 【Expected Result】【预期结果】
   期望能正常执行训练任务，期待您的答复，多谢多谢