快速入门

通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。

MindSpore 是华为推出的一个全场景深度学习框架，它旨在实现易开发、高效执行和全场景覆盖的目标。这个框架支持云、边缘以及端侧场景，提供统一的API友好、调试难度低的接口，同时具备高效的计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率。MindSpore 的设计理念源于全产业的最佳实践，向数据科学家和算法工程师提供了统一的模型训练、推理和导出等接口，支持端、边、云等不同场景下的灵活部署，推动深度学习和科学计算等领域的繁荣发展。

MindSpore 还提供了动态图和静态图统一的编码方式，这大大增加了静态图和动态图的可兼容性，用户无需开发多套代码，通过简单的模式切换就能在动态图和静态图模式之间转换，从而提供了更轻松的开发调试及性能体验。

此外，MindSpore 还具备自动微分技术，支持自动控制流的自动微分，使得模型构建方便，同时还能对神经网络进行静态编译优化，以获得更好的性能。它还实现了统一的单机和分布式训练编码方式，开发者无需编写复杂的分布式策略，通过少量代码即可实现分布式训练，提高神经网络训练效率。

MindSpore 也注重社区的发展，鼓励开发者参与贡献和构建，致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态。

%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
import mindspore
from mindspore import nn
from mindspore.dataset import vision, transforms
from mindspore.dataset import MnistDataset

处理数据集

MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理。在本教程中，我们使用Mnist数据集，自动下载完成后，使用mindspore.dataset提供的数据变换进行预处理。
本章节中的示例代码依赖download，可使用命令pip install download安装。如本文档以Notebook运行时，完成安装后需要重启kernel才能执行后续代码。
（内核（Kernel）是计算机操作系统的核心组件，负责管理系统资源，如CPU时间、内存和输入/输出设备等。它提供了用户空间程序与硬件交互的接口。）

# Download data from open datasets
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)

MNIST数据集目录结构如下：

MNIST_Data
└── train
├── train-images-idx3-ubyte (60000个训练图片)
├── train-labels-idx1-ubyte (60000个训练标签)
└── test
├── t10k-images-idx3-ubyte (10000个测试图片)
├── t10k-labels-idx1-ubyte (10000个测试标签)
数据下载完成后，获得数据集对象。

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

打印数据集中包含的数据列名，用于dataset的预处理。

print(train_dataset.get_col_names())

[‘image’, ‘label’]
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)

可使用create_tuple_iterator 或create_dict_iterator对数据集进行迭代访问，查看数据和标签的shape和datatype。

for image, label in test_dataset.create_tuple_iterator():print(f"Shape of image [N, C, H, W]: {image.shape} {image.dtype}")print(f"Shape of label: {label.shape} {label.dtype}")break

Shape of image [N, C, H, W]: (64, 1, 28, 28) Float32
Shape of label: (64,) Int32

for data in test_dataset.create_dict_iterator():print(f"Shape of image [N, C, H, W]: {data['image'].shape} {data['image'].dtype}")print(f"Shape of label: {data['label'].shape} {data['label'].dtype}")break

Shape of image [N, C, H, W]: (64, 1, 28, 28) Float32
Shape of label: (64,) Int32
更多细节详见数据集 Dataset与数据变换 Transforms。

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)

Network<
(flatten): Flatten<>
(dense_relu_sequential): SequentialCell<
(0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>
(1): ReLU<>
(2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>
(3): ReLU<>
(4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>
>

更多细节详见网络构建。

模型训练

在模型训练中，一个完整的训练过程（step）需要实现以下三步：

1. 正向计算：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。
2. 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）。
3. 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：

1. 定义正向计算函数。
2. 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。
3. 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}]")

除训练外，我们定义测试函数，用来评估模型的性能。

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")

训练过程需多次迭代数据集，一次完整的迭代称为一轮（epoch）。在每一轮，遍历训练集进行训练，结束后使用测试集进行预测。打印每一轮的loss值和预测准确率（Accuracy），可以看到loss在不断下降，Accuracy在不断提高。

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!")

Epoch1
loss: 2.302088 [ 0/938]
loss: 2.290692 [100/938]
loss: 2.266338 [200/938]
loss: 2.205240 [300/938]
loss: 1.907198 [400/938]
loss: 1.455603 [500/938]
loss: 0.861103 [600/938]
loss: 0.767219 [700/938]
loss: 0.422253 [800/938]
loss: 0.513922 [900/938]
Test:
Accuracy: 83.8%, Avg loss: 0.529534

Epoch2
loss: 0.580867 [ 0/938]
loss: 0.479347 [100/938]
loss: 0.677991 [200/938]
loss: 0.550141 [300/938]
loss: 0.226565 [400/938]
loss: 0.314738 [500/938]
loss: 0.298739 [600/938]
loss: 0.459540 [700/938]
loss: 0.332978 [800/938]
loss: 0.406709 [900/938]
Test:
Accuracy: 90.2%, Avg loss: 0.334828

Epoch 3
loss: 0.461890 [ 0/938]
loss: 0.242303 [100/938]
loss: 0.281414 [200/938]
loss: 0.207835 [300/938]
loss: 0.206000 [400/938]
loss: 0.409646 [500/938]
loss: 0.193608 [600/938]
loss: 0.217575 [700/938]
loss: 0.212817 [800/938]
loss: 0.202862 [900/938]
Test:
Accuracy: 91.9%, Avg loss: 0.280962

Done!
更多细节详见模型训练。

保存模型

模型训练完成后，需要将其参数进行保存。

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

Saved Model to model.ckpt

加载模型

加载保存的权重分为两步：

1. 重新实例化模型对象，构造模型。
2. 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)

param_not_load是未被加载的参数列表，为空时代表所有参数均加载成功。

加载后的模型可以直接用于预测推理。

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

Predicted: “Tensor(shape=[10], dtype=Int32, value= [3, 9, 6, 1, 6, 7, 4, 5, 2, 2])”, Actual: “Tensor(shape=[10], dtype=Int32, value= [3, 9, 6, 1, 6, 7, 4, 5, 2, 2])”

更多细节详见保存与加载。

通过本章的学习可以了解搭建一个深度学习全流程。