昇思25天学习打卡营第1天|初学教程

01-基本介绍

昇思MindSpore介绍

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。

总体架构：

02-快速入门

通过MindSpore的API实现简单的深度学习模型

1、导入minspore库

import mindspore
from mindspore import nn
from mindspore.dataset import vision, transforms
from mindspore.dataset import MnistDataset

2、通过download下载数据集，使用以下命令进行安装

pip install download

然后使用一下命令行下载数据集

# 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)

执行结果为：

 数据集目录为：

获取数据对象，并打印数据集中包含的数据列名，用于dataset的预处理。

train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')
 
print(train_dataset.get_col_names())

得知其中含有image和label两个标签。

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，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

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。

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)
 
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
 
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

 3、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。

# 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)

执行结果为：

4、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：

1. 正向计算：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。
2. 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）。
3. 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：

1. 定义正向计算函数。
2. 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。
3. 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。

# 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}]")

定义测试函数，用于评估模型的性能

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。

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!")

在此设置三轮，3个epoch，训练的loss在不断下降。准确率也逐步升高。

Epoch 1
-------------------------------
loss: 2.305289  [  0/938]
loss: 1.624348  [100/938]
loss: 1.104460  [200/938]
loss: 0.502375  [300/938]
loss: 0.648946  [400/938]
loss: 0.319905  [500/938]
loss: 0.481640  [600/938]
loss: 0.321123  [700/938]
loss: 0.442546  [800/938]
loss: 0.273236  [900/938]
Test: 
 Accuracy: 90.8%, Avg loss: 0.322175 

Epoch 2
-------------------------------
loss: 0.217165  [  0/938]
loss: 0.264473  [100/938]
loss: 0.318727  [200/938]
loss: 0.392735  [300/938]
loss: 0.398939  [400/938]
loss: 0.339206  [500/938]
loss: 0.165617  [600/938]
loss: 0.166550  [700/938]
loss: 0.466447  [800/938]
loss: 0.273829  [900/938]
Test: 
 Accuracy: 92.8%, Avg loss: 0.258895 

Epoch 3
-------------------------------
loss: 0.168608  [  0/938]
loss: 0.218002  [100/938]
loss: 0.167067  [200/938]
loss: 0.239305  [300/938]
loss: 0.178461  [400/938]
loss: 0.296701  [500/938]
loss: 0.285426  [600/938]
loss: 0.159142  [700/938]
loss: 0.189556  [800/938]
loss: 0.243780  [900/938]
Test: 
 Accuracy: 94.0%, Avg loss: 0.211683 

Done!

5、保存模型

# Save checkpoint
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")
print("Saved Model to model.ckpt")

模型保存在当前路径下： 

6、加载模型

加载保存的权重分为两步：

1. 重新实例化模型对象，构造模型。
2. 加载模型参数，并将其加载至模型上。

# 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

结果为：

Predicted: "[1 0 1 9 0 1 9 8 2 5]", Actual: "[1 0 1 9 0 1 9 8 2 5]"

 最后打印时间啦，今天的学习到这儿。