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快速入门案例:minist图像数据识别任务
案例任务说明
流程
1 加载并处理数据集
2 模型网络构建与定义
3 模型约束定义
4 模型训练
5 模型保存
6 模型推理
相关参考文档入门理解
MindSpore数据处理引擎
模型网络参数初始化
模型优化器
损失函数
代码
安装
从模型训练到预测推理
self_main_train_and_save.py
self_dataprocess.py
self_network.py
self_modeltrain.py
self_modeltest.py
self_predict.py
快速入门案例:minist图像数据识别任务
案例任务说明
MINIST数据集是有标签的图像数据,图像数据是0-9的手写阿拉伯数字。其中,训练集有6W个,测试集1W个。
目的是训练一个可以高效识别手写阿拉伯数字的模型。
流程
1 加载并处理数据集
涉及到的mindspore接口 mindspore.dataset。例如对数据集的map、batch、shuffle等操作,数据列名获取,对数据集进行迭代访问、查看数据和标签的shape和datatype等。
2 模型网络构建与定义
涉及到 mindspore.nn 类。例如用户可继承nn.Cell类来
自定义网络结构,其中的construct类函数
包含数据(Tensor)的变换过程。。
3 模型约束定义
包括损失函数、优化器等。如 nn.CrossEntropyLoss() 、nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)
4 模型训练
- 定义训练函数,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,用来评估模型的性能。
5 模型保存
- 两种保存方式:
1)模型参数保存:mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")
2)统一的中间表示(Intermediate Representation,IR)的保存,MindIR同时保存了Checkpoint和模型结构,因此需要定义输入Tensor来获取输入shape。mindspore.export(model, inputs, file_name="model", file_format="MINDIR")
6 模型推理
- 两种加载方式:
1)模型参数加载:
> model = network()
> param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt");
> param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)
2)统一的中间表示(Intermediate Representation,IR)的加载:
> mindspore.set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE) > graph = mindspore.load("model.mindir") > model = nn.GraphCell(graph) ## nn.GraphCell 仅支持图模式。 > outputs = model(inputs)
保存与加载 — MindSpore master 文档
相关参考文档入门理解
MindSpore数据处理引擎
MindSpore 通过对外暴露API层来构建数据图;内部的Data Processing Pipeline 层用来进行数据加载和预处理多步并行流水线。
高性能数据处理引擎 — MindSpore master 文档
MindSpore 通过数据集(Dataset)和数据变换(Transforms)实现高效的数据预处理。
数据集 Dataset — MindSpore master 文档
数据变换 Transforms — MindSpore master 文档
模型网络参数初始化
Initializer
是MindSpore内置的参数初始化基类,所有内置参数初始化方法均继承该类。mindspore.nn
中提供的神经网络层封装均提供weight_init
、bias_init
等入参,可以直接使用实例化的Initializer进行参数初始化。
参数初始化 — MindSpore master 文档
模型优化器
优化器 — MindSpore master 文档
损失函数
损失函数 — MindSpore master 文档
代码
安装
pip/conda均可:
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.3.0rc1
从模型训练到预测推理
训练:
python self_main_train_and_save.py
推理:
python self_predict.py
self_main_train_and_save.py
import mindspore
from mindspore import nn
from mindspore.dataset import vision, transforms
from mindspore.dataset import MnistDataset# 用download库从公开华为云obs桶下载 MINIST 数据集并解压。因为mindspore.dataset 提供的接口仅支持解压后的数据文件
from download import download
url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True) ## 1 加载数据集
train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train', shuffle=False)
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')
print(train_dataset.get_col_names()) # 打印数据集中包含的数据列名,用于dataset的预处理。输出['image', 'label']## 2 MindSpore的dataset使用数据处理流水线,这里将处理好的数据集打包为大小为64的batch。
from self_dataprocess import datapipe
# Map vision transforms and batch dataset
train_dataset = datapipe(train_dataset, 64)
test_dataset = datapipe(test_dataset, 64) ## 3 数据集加载后,一般以迭代方式获取数据,然后送入神经网络中进行训练。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) Float32Shape 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## 4 模型训练
from self_network import Network
from self_modeltrain import train, loss_fn
from self_modelteset import test
model = Network()
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!")## 5 保存模型
# Save checkpoint
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")
print("Saved Model to model.ckpt")
self_dataprocess.py
from mindspore.dataset import vision, transforms
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
self_network.py
# Define model
from mindspore import nnclass 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 logitsdef check_network():model = Network()print(model)
self_modeltrain.py
# Instantiate loss function and optimizer
from mindspore import nnloss_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() ## 设置当前Cell和所有子Cell的训练模式。对于训练和预测具有不同结构的网络层(如 BatchNorm),将通过这个属性区分分支。如果设置为True,则执行训练分支,否则执行另一个分支。默认Truefor 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}]")
self_modeltest.py
from mindspore import nn 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")
self_predict.py
## 加载模型
from self_network import Network# 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