神经网络模型由神经网络层和Tensor操作构成,mindspore.nn提供了常见的神经网络层的实现，其中Cell类作为所有网络基类，也是网络的基本单元。一个神经网络即为一个Cell，由不同的子Cell组成。由于这种嵌套结构，可以使用面向对向的编程思想对神经网络结构进行构建和管理。

1.网络实例

例如，用于Mnist数据集分类的神经网络模型可定义如下，其中Network类继承于nn.Cell类， 在在__init__方法中进行Cell实例化和状态管理， 在construct中实现Tensor操作。

!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore == 2.2.14

import mindspore

from mindspore import nn, ops

import time

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

class Network(nn.Cell):

    def __init__(self):

        self.flatten = nn.Flatten()

        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(

            nn.Dense(28 * 28, 512, weight_init = "normal", bias_init = "zeros")，

            nn.ReLU(),

            nn.Dense(512, 512, weight_init = "normal", bias_init = "zeros"),

            nn.ReLU(),

            nn.Dense(512, 10, weight_init = "normal", bias_init = "zeros")

)

    def construct(self, x):

        x = self.flatten(x)

        logits = self.dense_relu_sequential(x)

        return logits

model = Network()

print(model)

2.construct与静态网络图简介

construct为神经网络计算图构建，相当于使用静态图来加速。

在Graph模式下，Python代码并不是由Python解释器去执行，而是将代码编译成静态计算图，然后执行静态计算图。

在静态图模式下，MindSpore通过源码转换的方式，将Python的源码转换成中间表达IR（Intermediate Representation），并在此基础上对IR图进行优化，最终在硬件设备上执行优化后的图。MindSpore使用基于图表示的函数式IR，称为MindIR，详情可参考中间表示MindIR。

MindSpore的静态图执行过程实际包含两步，对应静态图的Define和Run阶段，但在实际使用中，在实例化的Cell对象被调用时用户并不会分别感知到这两阶段，MindSpore将两阶段均封装在Cell的__call__方法中，因此实际调用过程为：

model(inputs) = model.compile(inputs) + model.construct(inputs)，其中model为实例化Cell对象。

使用Graph模式有两种方式：一是调用@jit装饰器修饰函数或者类的成员方法，所修饰的函数或方法将会被编译成静态计算图。jit使用规则详见jit API文档。二是设置ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)，使用Cell类并且在construct函数中编写执行代码，此时construct函数的代码将会被编译成静态计算图。Cell定义详见Cell API文档。

由于语法解析的限制，当前在编译构图时，支持的数据类型、语法以及相关操作并没有完全与Python语法保持一致，部分使用受限。借鉴传统JIT编译的思路，从图模式的角度考虑动静图的统一，扩展图模式的语法能力，使得静态图提供接近动态图的语法使用体验，从而实现动静统一。为了便于用户选择是否扩展静态图语法，提供了JIT语法支持级别选项jit_syntax_level，其值必须在[STRICT，LAX]范围内，选择STRICT则认为使用基础语法，不扩展静态图语法。默认值为LAX，更多请参考本文的扩展语法（LAX级别）章节。全部级别都支持所有后端。

STRICT: 仅支持基础语法，且执行性能最佳。可用于MindIR导入导出。

LAX: 支持更多复杂语法，最大程度地兼容Python所有语法。由于存在可能无法导出的语法，不能用于MindIR导入导出。

https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3/note/static_graph_syntax_support.html#%E6%A6%82%E8%BF%B0

3.网络分析

1）构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个十维的Tensor输出，其包含每个类别的原始预测值。model.construct()方法不可直接调用

x = ops.ones((1,28,28), mindspore.float32)

logits = model(x)

logits

2）再通过一个nn.Softmax层实例来获得预测概率

pred_probab = nn.Softmax(axis = 1)(logits)

y_pred = pred_probab.argmax(1)

print(f"Predicted class:{y_pred}")

4.模型层
本节中我们分解上节构造的神经网络模型中的每一层。

1）首先我们构造一个shape为(3, 28, 28)的随机数据（3个28x28的图像），依次通过每一个神经网络层来观察其效果。

input_image = ops.ones((3, 28, 28), mindspore.float32)

print(input_image.shape)

2）实例化nn.Flatten层，将28*28的2D张量转换为784大小的连续数组

flatten = nn.Flatten()

flat_image = flatten(input_image)

print(flat_image.shape)

3）nn.Dense为全连接层，使用权重和偏差对输入进行线性变换

layer1 = nn.Dense(in_channels = 28 * 28, out_channels = 20)

hidden1 = layer1(flag_image)

print(hidden1.shape)

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

4）nn.ReLU给网络中加入非线性激活函数，帮助神经网络学习各种复杂的特征

print(f"Before ReLU:{hidden1}\n\n")

hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)

print(f"After ReLU:{hidden1}")

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

5）nn.SequentialCell是一个有序的Cell容器，输入Tensor将有序通过其中的Cells

seq_modules = nn.SequentialCell(

    flatten,

    layer1,

    nn.ReLU(),

    nn.Dense(20, 10)

)

logits = seq_modules(input_image)

print(logits.shape)

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

6）nn.Softmax将神经网络最后一个全连接层返回的logits值缩放为[0,1]中值，表示特征出现的概率。

softmax = nn.Softmax(axis = 1)

pred_probab = softmax(logits)

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

7）模型参数

内部神经网络层有权重参数和偏置参数(如nn.Dense)，这些参数会在训练过程中优化，可通过model.parameters_and_names()获取参数名及对应参数详情

print(f"Model structure:{model}\n\n")

for name, param in model.parameters_and_names():

    print(f"Layer:{name}\nSize:{param.shape}\nValues:{param[:2]}\n")

更多内置神经网络层详见mindspore.nn — MindSpore master 文档