华为学习记录3 Mindspore的基础使用操作_mindspore使用

常用的AI框架：

TensorFlow、pytorch、Keras、Mindspore、paddlepaddle

其中TensorFlow 0.x,1.x版本采用的是静态图，不容易debug；pytorch是动态图。

Mindspore有个mode选择，选择使用静态图还是动态图进行训练。

这里解释一下动态图和静态图的概念：

MindSpore静态图: Graph模式，可以通过set_context(mode=GRAPH_MODE)，默认模式。

        在Graph模式下，Mindspore通过源码转换的方式，将python的源码转换成IR（MindIR）再在此基础上进行相关的图优化，最终再硬件设备上执行优化后的图。

        使用Graph模式时，需要使用nn.cell类并且在construcrt函数中编写执行代码，或者调用@ms_function装饰器。

        Graph模式是基于MindIR进行编译优化的。

代码实现：

import numpy as np
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
import mindspore as ms
 
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE,device_target="CPU")
 
class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net,self).__init__()
        self.mul = ops.Mul()
    def construct(self,x,y):
        return self.mul(x,y)
    
x = ms.Tensor(np.array([1,2,3]).astype(np.float32))
y = ms.Tensor(np.array([4,5,6]).astype(np.float32))
net = Net()
print(net(x,y))

 我们加一下记录时间看看。

t1 = time.time()
ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE,device_target="CPU") # 动态图
    
x = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]))
y = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]))
z = ops.add(x,y)
print(z.shape)
print(f'{time.time()-t1}s')

 

 动态图是直接计算出结果的,在底层是没有做优化的,所以效率是不如静态图的.

 

 

         

神经网络中的运算大部分是矩阵运算,还有一些其他运算, 所以会将不同的算子进行切分,将内存消耗大的切分到CPU,内存消耗小的密集型算子切分到硬件加速子图,框架协同不同子图进行网络训练,使得处于不同硬件且无依赖关系的子图能够并行进行执行的过程.

Mindspore中的开发组件:

        1.推理部署流程

在线推理和离线推理.

Serving:

使用方式:gRPC接口\RESTful接口\Servable

可视化: 

 

MindSpore Reinforcement: 开源的强化学习框架,支持使用强化学习算法对agent 进行分布式训练.

MindSpore Federated:联邦学习是一种加密的分布式机器学习技术,它可以支持机器学习的各参与方在不直接共享本地数据的前提下,共建AI模型.支持千万级五张太终端设备的商用化部署.