【昇思大模型平台体验篇】day1快速入门

早闻毕晟、昇思等平台，今日有机会能参加入门课程，非视频课程算是我第一次看，也算是对我自己的一个锻炼，之前也没有系统学习模型之类，每天抽出一点点时间来学习一下也是不错的

MindSpore

看来是和torch类似的结构

处理数据集

from download import downloadurl = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/" \"notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)

很方便的就下载了MNIST数据集

train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')

读取训练集和测试集，查看数据names print(train_dataset.get_col_names())

MindSpore的dataset使用数据处理流水线（Data Processing Pipeline），需指定map、batch、shuffle等操作。这里我们使用map对图像数据及标签进行变换处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

def datapipe(dataset, batch_size):image_transforms = [vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),vision.HWC2CHW()]label_transform = transforms.TypeCast(mindspore.int32)dataset = dataset.map(image_transforms, 'image')dataset = dataset.map(label_transform, 'label')dataset = dataset.batch(batch_size)return dataset
# Map vision transforms and batch dataset
train_dataset = datapipe(train_dataset, 64)
test_dataset = datapipe(test_dataset, 64)

网络构建

mindspore.nn类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要自定义网络时，可以继承nn.Cell类，并重写__init__方法和construct方法。__init__包含所有网络层的定义，construct中包含数据（Tensor）的变换过程。

# Define model
class Network(nn.Cell):def __init__(self):super().__init__()self.flatten = nn.Flatten()self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(nn.Dense(28*28, 512),nn.ReLU(),nn.Dense(512, 512),nn.ReLU(),nn.Dense(512, 10))def construct(self, x):x = self.flatten(x)logits = self.dense_relu_sequential(x)return logitsmodel = Network()
print(model)

模型训练

正向计算：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。
反向传播：利用自动微分机制，自动求模型参数（parameters）对于loss的梯度（gradients）。
参数优化：将梯度更新到参数上。

MindSpore使用函数式自动微分机制，因此针对上述步骤需要实现：
4. 定义正向计算函数。
5. 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。
6. 定义训练函数，使用set_train设置为训练模式，执行正向计算、反向传播和参数优化。

# Instantiate loss function and optimizer
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)# 1. Define forward function
def forward_fn(data, label):logits = model(data)loss = loss_fn(logits, label)return loss, logits# 2. Get gradient function
grad_fn = mindspore.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters, has_aux=True)# 3. Define function of one-step training
def train_step(data, label):(loss, _), grads = grad_fn(data, label)optimizer(grads)return lossdef train(model, dataset):size = dataset.get_dataset_size()model.set_train()for batch, (data, label) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):loss = train_step(data, label)if batch % 100 == 0:loss, current = loss.asnumpy(), batchprint(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>3d}/{size:>3d}]")

def test(model, dataset, loss_fn):num_batches = dataset.get_dataset_size()model.set_train(False)total, test_loss, correct = 0, 0, 0for data, label in dataset.create_tuple_iterator():pred = model(data)total += len(data)test_loss += loss_fn(pred, label).asnumpy()correct += (pred.argmax(1) == label).asnumpy().sum()test_loss /= num_batchescorrect /= totalprint(f"Test: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

epochs = 3
for t in range(epochs):print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------")train(model, train_dataset)test(model, test_dataset, loss_fn)
print("Done!")

保存模型

# Save checkpoint
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")
print("Saved Model to model.ckpt")

加载模型

加载保存的权重分为两步：

重新实例化模型对象，构造模型。
加载模型参数，并将其加载至模型上。

# Instantiate a random initialized model
model = Network()
# Load checkpoint and load parameter to model
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)
print(param_not_load)

直接推理

model.set_train(False)
for data, label in test_dataset:pred = model(data)predicted = pred.argmax(1)print(f'Predicted: "{predicted[:10]}", Actual: "{label[:10]}"')break