昇思25天学习打卡营第1天|简单深度学习

前言

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。

接下来,让我们先快速体验一下入门操作吧,本文以简单深度学习为例

1、处理数据集

导入依赖,并下载数据集

获取数据集对象,并打印数据集中包含的数据列名,用于dataset的预处理

将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

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

2、网络构建

自定义网络

3、模型训练

定义正向计算函数。

使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。

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

定义测试函数

迭代3次,遍历训练集进行训练,结束后使用测试集进行预测

4、保存模型

5、加载模型

加载后的模型可以直接用于预测推理

最后附上我测试的截图吧

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