MindSpore API概述

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总体架构

MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标,其中易开发表现为API友好、调试难度低,高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率,全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。

MindSpore总体架构分为前端表示层(Mind Expression,ME)、计算图引擎(Graph Engine,GE)和后端运行时三个部分。ME提供了用户级应用软件编程接口(Application Programming Interface,API),用于科学计算以及构建和训练神经网络,并将用户的Python代码转换为数据流图。GE是算子和硬件资源的管理器,负责控制从ME接收的数据流图的执行。后端运行时包括云、边、端上不同环境中的高效运行环境,例如CPU、GPU、Ascend AI处理器、Android/iOS等。更多总体架构的相关内容请参见总体架构

设计理念

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。

MindSpore目前提供了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,具体示例请参见实现一个图片分类应用

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。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,例如设置context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)切换成动态图模式,设置context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)即可切换成静态图模式,用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。

神经网络模型通常基于梯度下降算法进行训练,但手动求导过程复杂,结果容易出错。MindSpore的基于源码转换(Source Code Transformation,SCT)的自动微分(Automatic Differentiation)机制采用函数式可微分编程架构,在接口层提供Python编程接口,包括控制流的表达。用户可聚焦于模型算法的数学原生表达,无需手动进行求导,自动微分的样例代码如下所示。

本样例适用于GPU和Ascend环境。

[1]:
import mindspore as ms
from mindspore import ops

grad_all = ops.composite.GradOperation()

def func(x): return x * x * x

def df_func(x):
    return grad_all(func)(x)

@ms.ms_function
def df2_func(x):
    return grad_all(df_func)(x)

if __name__ == "__main__":
    print(df2_func(ms.Tensor(2, ms.float32)))
12.0

其中,第一步定义了一个函数(计算图),第二步利用MindSpore提供的反向接口进行自动微分,定义了一个一阶导数函数(计算图),第三步定义了一个二阶导数函数(计算图),最后给定输入就能获取第一步定义的函数在指定处的二阶导数,二阶导数求导结果为12

此外,SCT能够将Python代码转换为MindSpore函数中间表达(Intermediate Representation,IR),该函数中间表达构造出能够在不同设备解析和执行的计算图,并且在执行该计算图前,应用了多种软硬件协同优化技术,端、边、云等不同场景下的性能和效率得到针对性的提升。

如何提高数据处理能力以匹配人工智能芯片的算力,是保证人工智能芯片发挥极致性能的关键。MindSpore为用户提供了多种数据处理算子,通过自动数据加速技术实现了高性能的流水线,包括数据加载、数据论证、数据转换等,支持CV/NLP/GNN等全场景的数据处理能力。MindRecord是MindSpore的自研数据格式,具有读写高效、易于分布式处理等优点,用户可将非标准的数据集和常用的数据集转换为MindRecord格式,从而获得更好的性能体验,转换详情请参见MindSpore数据格式转换。MindSpore支持加载常用的数据集和多种数据存储格式下的数据集,例如通过dataset=dataset.Cifar10Dataset("Cifar10Data/")即可完成CIFAR-10数据集的加载,其中Cifar10Data/为数据集本地所在目录,用户也可通过GeneratorDataset自定义数据集的加载方式。数据增强是一种基于(有限)数据生成新数据的方法,能够减少网络模型过拟合的现象,从而提高模型的泛化能力。MindSpore除了支持用户自定义数据增强外,还提供了自动数据增强方式,使得数据增强更加灵活,详情请见自动数据增强

深度学习神经网络模型通常含有较多的隐藏层进行特征提取,但特征提取随机化、调试过程不可视限制了深度学习技术的可信和调优。MindSpore支持可视化调试调优(MindInsight),提供训练看板、溯源、性能分析和调试器等功能,帮助用户发现模型训练过程中出现的偏差,轻松进行模型调试和性能调优。例如用户可在初始化网络前,通过profiler=Profiler()初始化Profiler对象,自动收集训练过程中的算子耗时等信息并记录到文件中,在训练结束后调用profiler.analyse()停止收集并生成性能分析结果,以可视化形式供用户查看分析,从而更高效地调试网络性能,更多调试调优相关内容请见训练过程可视化

随着神经网络模型和数据集的规模不断增加,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,例如设置context.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,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模型思路,更多内容请见分布式并行训练

层次结构

MindSpore向用户提供了3个不同层次的API,支撑用户进行网络构建、整图执行、子图执行以及单算子执行,从低到高分别为Low-Level Python API、Medium-Level Python API以及High-Level Python API。

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  • Low-Level Python API

    第一层为低阶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ops.composite模块下的GradOperation算子计算函数在指定处的导数。

  • Medium-Level Python API

    第二层为中阶API,其封装了低价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。

  • High-Level Python API

    第三层为高阶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,通过Profiler接口调试神经网络性能。