基本介绍

本节将全面介绍华为昇思MindSpore及其在华为昇腾AI技术栈中的核心地位。对于对昇思MindSpore感兴趣的开发者，我们鼓励您加入其社区，并积极参与，通过关注(Watch)、点赞(Star)和分叉(Fork)来表达您对项目的支持。

昇思MindSpore介绍

昇思MindSpore是一个面向全场景的深度学习框架，致力于实现三大核心目标：简便的开发体验、卓越的执行性能以及无缝的全场景部署。

在易开发性方面，MindSpore通过提供直观友好的API设计和简化的调试流程，降低了开发难度。在执行效率上，它不仅优化了计算性能，还提高了数据预处理的速度，并实现了高效的分布式训练。至于全场景支持，MindSpore框架能够灵活适应云端、边缘设备以及终端设备，确保了在不同环境下的统一部署和运行。
 

昇思MindSpore总体架构如下图所示：

• ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络，也欢迎更多开发者贡献新的网络(ModelZoo地址)。
• MindSpore Extend（扩展库）：昇思MindSpore的领域扩展库，支持拓展新领域场景，如GNN/深度概率编程/强化学习等，期待更多开发者来一起贡献和构建。
• MindSpore Science（科学计算）：MindScience是基于昇思MindSpore融合架构打造的科学计算行业套件，包含了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型和前后处理工具，加速了科学行业应用开发。
• MindExpression（全场景统一API）：基于Python的前端表达与编程接口，支持两个融合（函数/OOP编程范式融合、AI+数值计算表达融合）以及两个统一（动静表达统一、单机分布式表达统一）。
• 第三方前端：支持第三方多语言前端表达，未来计划陆续提供C/C++等第三方前端的对接工作，引入更多的第三方生态。
• MindSpore Data（数据处理层）：提供高效的数据处理、常用数据集加载等功能和编程接口，支持用户灵活地定义处理注册和pipeline并行优化。
• MindCompiler（AI编译器）：图层的核心编译器，主要基于端云统一的MindIR实现三大功能，包括硬件无关的优化（类型推导、自动微分、表达式化简等）、硬件相关优化（自动并行、内存优化、图算融合、流水线执行等）、部署推理相关的优化（量化、剪枝等）。
• MindRT（全场景运行时）：昇思MindSpore的运行时系统，包含云侧主机侧运行时系统、端侧以及更小IoT的轻量化运行时系统。
• MindSpore Insight（可视化调试调优工具）：昇思MindSpore的可视化调试调优工具，能够可视化地查看训练过程、优化模型性能、调试精度问题、解释推理结果（了解更多)。
• MindSpore Armour（安全增强库）：面向企业级运用时，安全与隐私保护相关增强功能，如对抗鲁棒性、模型安全测试、差分隐私训练、隐私泄露风险评估、数据漂移检测等技术（了解更多）。

执行流程

有了对昇思MindSpore总体架构的了解后，我们可以看看各个模块之间的整体配合关系，具体如图所示：

昇思MindSpore是一个全面覆盖端、边、云三大场景的AI框架，支持多种硬件平台，包括华为昇腾系列、NVIDIA系列、Arm架构的高通骁龙和华为麒麟芯片等。

**MindSpore框架核心**：位于架构的中心，提供基础的神经网络训练与验证API，同时集成了自动微分和自动并行等高级功能，以简化开发流程。

**数据预处理**：MindSpore Data模块位于核心下方，负责数据的预处理工作，包括数据采样、迭代和格式转换等，为训练阶段提供必要的数据支持。

**调试与优化**：MindSpore Insight模块通过可视化工具帮助开发者监控loss曲线、算子执行情况以及权重参数变化，从而在训练过程中进行有效的调试和性能优化。

**AI安全**：面对潜在的恶意数据攻击，MindSpore Armour模块提供了AI安全机制，保护模型在训练阶段不受恶意数据的影响。

**算法开发与模型库**：框架的上层更加贴近算法开发者，包括丰富的AI算法模型库ModelZoo和面向不同领域的开发工具集MindSpore DevKit。特别值得一提的是MindSpore Extend中的MindSciences，它首次将科学计算与深度学习相结合，拓展了深度学习在电磁仿真、药物分子仿真等领域的应用。

**模型部署**：训练完成后，模型可以通过MindSpore Hub进行导出或加载，利用MindIR实现端云统一的中间表示(IR)格式，解耦模型文件与硬件平台，实现一次训练、多次部署的灵活性。

整体来看，昇思MindSpore不仅提供了一个强大的AI开发平台，还通过其模块化设计，满足了从数据预处理到模型部署的全流程需求，确保了在不同场景下的高效和安全。
 

设计理念

• 支持全场景统一部署

  昇思MindSpore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繁荣发展。

• 提供Python编程范式，简化AI编程

  昇思MindSpore提供了Python编程范式，用户使用Python原生控制逻辑即可构建复杂的神经网络模型，AI编程变得简单。

• 提供动态图和静态图统一的编码方式

  目前主流的深度学习框架的执行模式有两种，分别为静态图模式和动态图模式。静态图模式拥有较高的训练性能，但难以调试。动态图模式相较于静态图模式虽然易于调试，但难以高效执行。 昇思MindSpore提供了动态图和静态图统一的编码方式，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，仅变更一行代码便可切换动态图/静态图模式，用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。例如：

  设置set_context(mode=PYNATIVE_MODE)可切换成动态图模式。

  设置set_context(mode=GRAPH_MODE)可切换成静态图模式。

• 采用AI和科学计算融合编程，使用户聚焦于模型算法的数学原生表达

  在友好支持AI模型训练推理编程的基础上，扩展支持灵活自动微分编程能力，支持对函数、控制流表达情况下的微分求导和各种如正向微分、高阶微分等高级微分能力的支持，用户可基于此实现科学计算常用的微分函数编程表达，从而支持AI和科学计算融合编程开发。

• 分布式训练原生

  随着神经网络模型和数据集的规模不断增大，分布式并行训练成为了神经网络训练的常见做法，但分布式并行训练的策略选择和编写十分复杂，这严重制约着深度学习模型的训练效率，阻碍深度学习的发展。MindSpore统一了单机和分布式训练的编码方式，开发者无需编写复杂的分布式策略，在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练，提高神经网络训练效率，大大降低了AI开发门槛，使用户能够快速实现想要的模型。

  例如设置set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.AUTO_PARALLEL)便可自动建立代价模型，为用户选择一种较优的并行模式。

层次结构

昇思MindSpore为用户提供了三个层次的Python API，以支持AI应用开发，包括算法和模型的构建。这些API按照抽象程度从高到低排列，分别是：

- **High-Level Python API**：提供高级封装，简化复杂操作，适合追求开发效率和易用性的用户。
- **Medium-Level Python API**：平衡了封装与灵活性，为需要一定自定义能力但也希望保持代码简洁的开发者设计。
- **Low-Level Python API**：提供底层访问，赋予开发者最大的控制自由度，适合对性能和算法实现有特殊需求的高级用户。

这三个层次的API共同构成了一个灵活而强大的工具集，能够满足从初学者到专业开发者不同领域和层次的需求，确保每位用户都能找到适合自己的开发方式。

• High-Level Python API

  第一层为高阶API，其在中阶API的基础上又提供了训练推理的管理、混合精度训练、调试调优等高级接口，方便用户控制整网的执行流程和实现神经网络的训练推理及调优。例如用户使用Model接口，指定要训练的神经网络模型和相关的训练设置，对神经网络模型进行训练。

• Medium-Level Python API

  第二层为中阶API，其封装了低阶API，提供网络层、优化器、损失函数等模块，用户可通过中阶API灵活构建神经网络和控制执行流程，快速实现模型算法逻辑。例如用户可调用Cell接口构建神经网络模型和计算逻辑，通过使用Loss模块和Optimizer接口为神经网络模型添加损失函数和优化方式，利用Dataset模块对数据进行处理以供模型的训练和推导使用。

• Low-Level Python API

  第三层为低阶API，主要包括张量定义、基础算子、自动微分等模块，用户可使用低阶API轻松实现张量定义和求导计算。例如用户可通过Tensor接口自定义张量，使用grad接口计算函数在指定处的导数。

华为昇腾AI全栈介绍

昇腾计算是华为构建的全栈人工智能计算平台，它基于昇腾Ascend系列处理器，提供从硬件到软件的全方位支持。这一平台包括：

- **昇腾Ascend系列芯片**：作为核心计算单元，提供强大的AI处理能力。
- **Atlas系列硬件**：包括各种形态的硬件产品，如模块、板卡、小型站点、服务器和集群，以适应不同的部署需求。
- **CANN（Compute Architecture for Neural Networks）**：芯片使能层，优化芯片性能，简化AI应用开发。
- **MindSpore AI框架**：提供易用、高效的深度学习开发体验。
- **ModelArts**：一站式开发平台，支持模型训练、管理、部署等。
- **MindX**：应用使能平台，加速AI技术在行业中的应用。

华为Atlas人工智能计算解决方案，充分利用昇腾系列AI处理器的优势，通过多样化的硬件形态，打造出适应端、边缘和云计算需求的全场景AI基础设施。它不仅服务于数据中心，提供高效的AI训练和推理解决方案，还针对智能边缘场景，提供灵活的边缘计算解决方案，全面覆盖深度学习领域的各个环节。
 

昇腾AI全栈如下图所示：

下面简单介绍每个模块的作用：

• 昇腾应用使能：华为各大产品线基于MindSpore提供的AI平台或服务能力
• MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架
• CANN：昇腾芯片使能、驱动层（了解更多）。
• 计算资源：昇腾系列化IP、芯片和服务器

详细信息请点击华为昇腾官网。

## 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。若想要深入了解MindSpore的使用方法。

```js
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，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。

```js
# Download data from open datasets
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)
```

Downloading data from https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip (10.3 MB)

file_sizes: 100%|██████████████████████████| 10.8M/10.8M [00:01<00:00, 6.73MB/s]
Extracting zip file...
Successfully downloaded / unzipped to ./

## MNIST数据集目录结构如下：
```js
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。

```js
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。

```js
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，将输入的图像缩放为1/255，根据均值0.1307和标准差值0.3081进行归一化处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

```js
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。

```js
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
```

## 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。

```js
# 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 logits

model = Network()
print(model)
```

```js
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>
    >
```

## 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：
- 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：
- 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。

```js
# 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 loss

def 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(), batch
            print(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。

```js
def test(model, dataset, loss_fn):
    num_batches = dataset.get_dataset_size()
    model.set_train(False)
    total, test_loss, correct = 0, 0, 0
    for 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_batches
    correct /= total
    print(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。

```js
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!")
```

Epoch 1
-------------------------------
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 

Epoch 2
-------------------------------
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 

## 保存模型
模型训练完成后，需要将其参数进行保存。

```js
# 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：
- 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。

```js
# 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。

```js
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: "[3 9 6 1 6 7 4 5 2 2]", Actual: "[3 9 6 1 6 7 4 5 2 2]"
```

import time

print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),'sammgs')

2024-06-30 06:42:00 sammgs

打卡图片