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农村电商扶贫网站建设,遵义北京网站建设,中国人做暧暧视频网站,互联网营销缺点欢迎来到“MindSpore开发之路”系列。如果你对人工智能#xff08;AI#xff09;感到好奇#xff0c;听说过“深度学习”、“神经网络”这些词#xff0c;但又觉得它们深不可测#xff0c;那么这个系列就是为你准备的。我们将一起#xff0c;从零开始#xff0c;一步步走…欢迎来到“MindSpore开发之路”系列。如果你对人工智能AI感到好奇听说过“深度学习”、“神经网络”这些词但又觉得它们深不可测那么这个系列就是为你准备的。我们将一起从零开始一步步走进AI框架的世界。今天我们不谈高深的数学不纠结复杂的算法只专注于一个问题AI框架究竟是什么我们为什么需要它以及MindSpore作为一个全新的选择它能为我们带来什么1. AI框架从炼丹到工业化生产在AI的圈子里开发者们有时会开玩笑说自己是在“炼丹”。这个比喻很形象因为早期的AI模型开发确实有点像古代方士炼制丹药充满了不确定性需要大量的经验、技巧甚至一点点运气。开发者需要手动处理数据亲手编写每一个数学运算还要费心去调度计算机底层的硬件比如GPU来加速计算。整个过程非常繁琐效率也不高。想象一下你要盖一栋房子。你是选择自己去烧砖、和水泥、砍木头还是直接使用预制好的砖块、商品混凝土和标准化的门窗大多数人会选择后者。AI框架扮演的就是“预制件”和“专业工具”的角色。它把那些构建AI模型时最常用、最基础的功能都封装好了比如数据处理的流水线、各种神经网络的基础模块、自动计算梯度的能力以及在不同硬件上高效运行的策略。开发者不再需要关心底层那些错综复杂的细节可以将全部精力都投入到模型本身的设计和创新上。名词解释模型 (Model)在AI领域模型可以被理解为一个简化版的“大脑”。它是一个具有特定结构的数学函数通过学习数据中的规律来完成特定任务比如识别图片中的猫或者翻译一段文字。训练 (Training): 指的是“教会”模型的过程。我们给模型看大量的例子数据并告诉它正确答案模型会不断调整自己内部的参数直到它能做出正确的预测。这个调整的过程就是训练。硬件 (Hardware): 这里特指能加速AI计算的芯片最常见的是GPU图形处理器在专业领域还有华为的Ascend昇腾芯片等。AI框架的一个重要工作就是屏蔽这些硬件的差异让你的代码能跑在不同的芯片上。所以AI框架的出现让AI开发从手工作坊式的“炼丹”迈向了标准化、模块化的“工业化生产”。它极大地降低了AI开发的门槛让更多的人可以参与到这项激动人心的技术中来。2. MindSpore登场一个全新的选择市面上已经有一些广为人知的AI框架比如TensorFlow和PyTorch。那么为什么还需要一个新的MindSpore呢MindSpore并非简单的重复造轮子它的诞生是为了解决在AI大规模应用时代出现的一些新的挑战。它带来了几个非常吸引人的设计理念。2.1 全场景协同一套代码处处运行今天的AI应用早已不只运行在云端那些强大的服务器上。你的手机、智能手表、甚至家里的摄像头都可能需要运行AI模型。这就带来一个很麻烦的问题在服务器上用一套框架训练出的模型要部署到手机上往往需要经过复杂的转换、压缩甚至要用另一套专门为移动端设计的“轻量级”框架来重新实现。这个过程费时费力还容易出错。MindSpore的设计目标之一就是“全场景协同”。它希望实现用一套统一的框架和API就能覆盖从云端服务器Device、到边缘计算设备Edge、再到手机等终端Cloud的全场景。你在服务器上开发的模型可以更平滑、更便捷地部署到各种设备上。内容解释MindSpore如何实现全场景MindSpore生态中包含一个关键组件叫做MindSpore Lite。它的角色就像一个“模型打包和部署工具”。当你用MindSpore训练好一个模型后MindSpore Lite可以把它转换成一种轻量的、专门为推理优化的格式。这个轻量版的模型就可以直接在手机、IoT设备上高效运行了。我们在本系列的后续文章中会深入讲解它。这种“一次开发处处部署”的理念对于需要将AI能力快速赋能到各种硬件产品的开发者和企业来说吸引力是巨大的。2.2 自动并行把“分布式”的复杂性留给自己当模型变得越来越大数据量越来越多时单靠一块GPU的算力已经远远不够了。开发者必须使用多块GPU甚至多台服务器来协同训练这就是“分布式训练”。但分布式训练非常复杂。开发者需要手动去思考模型该怎么切分数据该如何分发计算结果又该如何同步这不仅需要深厚的专业知识而且调试起来极为困难。MindSpore在这里提供了一个“杀手锏”级别的特性自动并行。你只需要编写一份在单卡上运行的逻辑代码然后通过简单的配置MindSpore的编译器就能自动分析你的代码并智能地选择一种最优的分布式策略将计算任务拆分到不同的处理器上。它会自动帮你处理好数据分发、模型切片、结果汇总等所有脏活累活。这就像你是一个大项目的总指挥你只需要下达最终的战略目标写好你的模型逻辑而不需要去关心每个小分队具体如何分工、如何协作。你的副官MindSpore会帮你把一切都安排得明明白白。这个特性让开发者可以从复杂的分布式工程中解放出来重新专注于算法和模型本身这对于探索超大规模AI模型的边界至关重要。2.3 动静统一兼顾灵活性与高性能在AI框架领域一直存在两种主流的执行模式动态图 (Dynamic Graph)代码像普通的Python程序一样逐行执行。写一行算一行。优点非常直观易于调试。你可以随时打印出中间结果或者使用Python的调试工具。这种模式对算法研究人员非常友好。缺点执行效率相对较低因为框架无法对整个计算流程进行全局优化。静态图 (Static Graph)代码首先被“编译”成一个完整的、固定的计算图然后再整体执行。优点性能极高。因为框架预先知道了全部的计算步骤所以可以进行各种优化比如合并一些计算、更好地利用硬件等。这种模式非常适合最终的模型部署。缺点不灵活调试困难。一旦开始执行你很难再获取中间状态就像一个黑盒子。过去的框架往往让开发者陷入两难要么为了灵活性牺牲性能要么为了性能忍受痛苦的调试过程。MindSpore尝试解决这个问题提出了“动静统一”的理念。它同时支持这两种模式分别称为PYNATIVE_MODE动态图和GRAPH_MODE静态图。更重要的是MindSpore致力于让你写的同一套代码可以无缝地在这两种模式间切换。你可以在开发和调试阶段使用动态图模式享受其灵活性在需要追求极致性能的训练和部署阶段则切换到静态图模式获得性能的提升。3. 动手实践你的第一个MindSpore程序理论说了这么多不如亲手试一试。让我们来写几行代码感受一下MindSpore。注意本节假设你已经安装好了MindSpore。关于如何安装我们将在下一篇文章中详细介绍。3.1 创建与操作张量 (Tensor)“张量”Tensor是AI框架中流动的数据也是最基本的数据结构。你可以把它看作一个多维数组。我们来创建一个张量并对它进行简单的操作。importnumpyasnpimportmindsporefrommindsporeimportTensor# 设置MindSpore的执行模式为动态图方便观察# GRAPH_MODE: 静态图模式, PYNATIVE_MODE: 动态图模式mindspore.set_context(modemindspore.PYNATIVE_MODE)# 1. 从一个Python列表创建Tensortensor_from_listTensor([1,2,3,4,5])# 2. 也可以从NumPy数组创建numpy_arraynp.array([6,7,8,9,10],dtypenp.float32)tensor_from_numpyTensor(numpy_array)# 打印出我们创建的Tensorprint(Tensor from list:,tensor_from_list)print(Tensor from NumPy:,tensor_from_numpy)print(-*20)# 对Tensor进行操作tensor_addtensor_from_listtensor_from_numpyprint(Shape of the added tensor:,tensor_add.shape)print(Data type of the added tensor:,tensor_add.dtype)print(Result of addition:,tensor_add)运行与代码讲解当你运行上面的代码你会看到如下输出Tensor from list: [1 2 3 4 5] Tensor from NumPy: [ 6. 7. 8. 9. 10.] -------------------- Shape of the added tensor: (5,) Data type of the added tensor: Float32 Result of addition: [ 7. 9. 11. 13. 15.]mindspore.set_context(...): 这是一个全局设置函数我们用它来指定MindSpore的运行模式。这里我们设为PYNATIVE_MODE动态图这样代码会像普通Python一样逐行执行便于理解。Tensor([...]): 这是创建张量的基本方法。我们可以直接传入一个Python的列表list或者一个科学计算库NumPy的数组。MindSpore和NumPy可以很好地协同工作。tensor_from_list tensor_from_numpy: MindSpore重载了常见的数学运算符。你可以像操作普通数字一样直接对两个张量进行加法非常直观。.shape和.dtype: 这是张量的两个重要属性。.shape表示张量的形状维度(5,)代表它是一个包含5个元素的一维数组。.dtype表示张量中元素的数据类型比如Float32代表32位浮点数。3.2 定义一个简单的网络 (Network)在MindSpore中所有的模型和网络层都继承自一个叫做nn.Cell的基类。我们来定义一个最简单的“网络”它只做一件事将输入的数据加上一个固定的值。importmindsporefrommindsporeimportTensor,nn,ops# 继承 nn.Cell 来定义自己的网络classMySimpleNet(nn.Cell):def__init__(self):# 调用父类的__init__方法这是必须的super(MySimpleNet,self).__init__()# 在__init__中我们通常定义网络中需要用到的“算子”opsself.addops.Add()# 创建一个可被训练的参数初始值为10.0self.biasmindspore.Parameter(Tensor(10.0,mindspore.float32),namebias)defconstruct(self,x):# construct方法定义了数据的“流动”路径也就是前向计算的逻辑# 这里我们将输入x和我们的参数bias相加outputself.add(x,self.bias)returnoutput# 实例化我们定义的网络netMySimpleNet()# 准备一个输入张量input_tensorTensor([1,2,3],mindspore.float32)# 将输入喂给网络执行计算output_tensornet(input_tensor)print(Input Tensor:,input_tensor)print(Output Tensor:,output_tensor)运行与代码讲解运行后输出如下Input Tensor: [1. 2. 3.] Output Tensor: [11. 12. 13.]这段代码虽然简单但揭示了在MindSpore中构建模型的核心模式class MySimpleNet(nn.Cell): 所有自定义的网络都必须是一个继承自nn.Cell的类。__init__(self): 类的构造函数。在这里我们准备好网络需要用到的“零件”。比如ops.Add()是一个加法算子。mindspore.Parameter是一种特殊的张量它告诉框架这是一个需要被训练和更新的参数。construct(self, x): 这是nn.Cell的核心。所有计算逻辑都写在这里。当网络被调用时net(input_tensor)construct方法会被执行。参数x就是输入的张量返回值就是网络的输出。你可以看到输入[1, 2, 3]经过网络后每一项都被加上了我们在__init__中定义的bias值为10得到了[11, 12, 13]。3.3 从真实项目管中窥豹理论和简单的例子还不够直观让我们看看MindSpore项目源码中一个真实但已简化的例子。在项目的tests/perf_test/lenet.py文件中定义了一个经典的手写数字识别网络LeNet5。其结构大致如下为便于理解已简化# (代码片段来自项目相对路径: tests/perf_test/lenet.py)importmindspore.nnasnnfrommindspore.common.initializerimportTruncatedNormalclassLeNet5(nn.Cell): LeNet-5网络结构 def__init__(self,num_class10,channel1):super(LeNet5,self).__init__()# 定义一个卷积层self.conv1nn.Conv2d(channel,6,5,pad_modevalid)# 定义另一个卷积层self.conv2nn.Conv2d(6,16,5,pad_modevalid)# 定义一个全连接层self.fc1nn.Dense(16*5*5,120,weight_initTruncatedNormal(0.02))# 另一个全连接层self.fc2nn.Dense(120,84,weight_initTruncatedNormal(0.02))# 最后输出层self.fc3nn.Dense(84,num_class,weight_initTruncatedNormal(0.02))# 定义激活函数和池化层self.relunn.ReLU()self.max_pool2dnn.MaxPool2d(kernel_size2,stride2)self.flattennn.Flatten()defconstruct(self,x):# 这里是数据流动的过程xself.conv1(x)xself.relu(x)xself.max_pool2d(x)xself.conv2(x)xself.relu(x)xself.max_pool2d(x)xself.flatten(x)xself.fc1(x)xself.relu(x)xself.fc2(x)xself.relu(x)xself.fc3(x)returnx代码讲解你看这个真实的LeNet5网络其组织形式和我们前面那个MySimpleNet是完全一样的__init__: 定义了一堆“网络层”的零件比如nn.Conv2d卷积层、nn.Dense全连接层、nn.ReLU激活函数等。这些都是MindSpore在mindspore.nn模块中为我们预制好的标准件。construct: 像搭积木一样把这些零件按照LeNet5的经典结构串联起来。输入数据x依次流过卷积、激活、池化、展平、全连接等一系列操作最后得到输出。通过这个例子你应该能更深刻地体会到使用AI框架构建复杂模型本质上就是定义和组织这些预制模块的过程。4. 总结我们知道了AI框架是帮助我们高效开发AI应用的“工具箱”和“预制件”。我们也认识了MindSpore一个致力于解决“全场景部署”、“分布式训练复杂性”和“动静态图统一”等前沿挑战的新一代框架。最后我们通过亲手编写和解读代码对MindSpore的编程范式有了第一次的亲密接触。这只是一个开始。在“MindSpore开发之路”的下一篇文章中我们将详细讲解如何搭建开发环境让你真正在自己的机器上把代码跑起来。