开发入门

因开发者可能会在OrangePi AIpro（下称：香橙派开发板）进行自定义模型和案例开发，本章节通过基于MindSpore的手写数字识别案例，说明香橙派开发板中的开发注意事项。

[1]:

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

设置运行环境

由于Mindspore2.3及之前的版本暂未支持内存动态按需申请，以及CANN缺少对应的动态算子，所以执行案例之前需要通过set_context设置运行环境。后续会随着版本不断更新解决以上问题，从而在不需要进行环境配置的前提下可直接执行案例。

max_device_memory=“2GB” : 设置设备可用的最大内存为2GB。

mode=mindspore.GRAPH_MODE : 表示在GRAPH_MODE模式中运行。

device_target=“Ascend” : 表示待运行的目标设备为Ascend。

jit_config={“jit_level”:“O2”} : 编译优化级别开启极致性能优化，使用下沉的执行方式。

scend_config={“precision_mode”:“allow_mix_precision”} : 自动混合精度，自动将部分算子的精度降低到float16或bfloat16。

[3]:

import mindspore
mindspore.set_context(max_device_memory="2GB", mode=mindspore.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", jit_config={"jit_level":"O2"}, ascend_config={"precision_mode":"allow_mix_precision"})

处理数据集

MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据加载与处理实现高效的数据预处理。在本案例中，我们使用Mnist数据集，自动下载完成后，使用mindspore.dataset提供的数据变换进行预处理。

[4]:

# 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)

Downloading data from https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip (10.3 MB)

file_sizes: 100%|██████████████████████████| 10.8M/10.8M [00:01<00:00, 7.63MB/s]
Extracting zip file...
Successfully downloaded / unzipped to ./

MNIST数据集目录结构如下：

MNIST_Data
└── train
    ├── train-images-idx3-ubyte (60000个训练图片)
    ├── train-labels-idx1-ubyte (60000个训练标签)
└── test
    ├── t10k-images-idx3-ubyte (10000个测试图片)
    ├── t10k-labels-idx1-ubyte (10000个测试标签)

数据下载完成后，获得数据集对象。

[5]:

train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')

打印数据集中包含的数据列名，用于dataset的预处理。

[6]:

print(train_dataset.get_col_names())

['image', 'label']

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，将输入的图像缩放为1/255，根据均值0.1307和标准差值0.3081进行归一化处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

[7]:

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

[8]:

# Map vision transforms and batch dataset
train_dataset = datapipe(train_dataset, 64)
test_dataset = datapipe(test_dataset, 64)

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。

[9]:

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

Shape of image [N, C, H, W]: (64, 1, 28, 28) Float32
Shape of label: (64,) Int32

[10]:

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

Shape of image [N, C, H, W]: (64, 1, 28, 28) Float32
Shape of label: (64,) Int32

[11]:

# 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)

Network<
  (flatten): Flatten<>
  (dense_relu_sequential): SequentialCell<
    (0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>
    (1): ReLU<>
    (2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>
    (3): ReLU<>
    (4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>
    >
  >

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：

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

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

[12]:

# 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}]")

除训练外，我们定义测试函数，用来评估模型的性能。

[13]:

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。

[14]:

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!")

Epoch 1
-------------------------------
loss: 2.302898  [  0/938]
loss: 1.729961  [100/938]
loss: 0.865714  [200/938]
loss: 0.782822  [300/938]
loss: 0.389282  [400/938]
loss: 0.293149  [500/938]
loss: 0.474819  [600/938]
loss: 0.242542  [700/938]
loss: 0.542277  [800/938]
loss: 0.342929  [900/938]
Test:
 Accuracy: 90.7%, Avg loss: 0.321954

Epoch 2
-------------------------------
loss: 0.249492  [  0/938]
loss: 0.347967  [100/938]
loss: 0.220382  [200/938]
loss: 0.308149  [300/938]
loss: 0.353044  [400/938]
loss: 0.392116  [500/938]
loss: 0.396438  [600/938]
loss: 0.231412  [700/938]
loss: 0.194819  [800/938]
loss: 0.228290  [900/938]
Test:
 Accuracy: 93.0%, Avg loss: 0.249993

Epoch 3
-------------------------------
loss: 0.343888  [  0/938]
loss: 0.307786  [100/938]
loss: 0.153425  [200/938]
loss: 0.254917  [300/938]
loss: 0.198072  [400/938]
loss: 0.108963  [500/938]
loss: 0.202033  [600/938]
loss: 0.340418  [700/938]
loss: 0.144911  [800/938]
loss: 0.175447  [900/938]
Test:
 Accuracy: 93.7%, Avg loss: 0.212180

Done!

保存模型

模型训练完成后，需要将其参数进行保存。

[15]:

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

Saved Model to model.ckpt

加载模型

加载保存的权重分为两步：

重新实例化模型对象，构造模型。
加载模型参数，并将其加载至模型上。

[16]:

# 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。

[17]:

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

Predicted: "[1 2 0 4 6 4 9 0 2 2]", Actual: "[1 2 0 4 6 9 9 0 2 2]"