前言

昇腾AI基础软硬件平台包含华为Atlas系列硬件及伙伴自有品牌硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX和一站式开发平台ModelArts等。异腾AI基础软硬件平台，使能中国人工智能产业繁荣。

MindSpore是华为公司开发的一款开源AI计算框架，旨在为各种场景下的人工智能应用提供全面的解决方案。它具有灵活性、高性能和易用性的特点，适用于从边缘设备到云端的各种计算场景。

全场景AI框架昇思MindSpore，使能科研创新与产业应用。MindSpore的设计目标是让开发者可以更轻松地构建、训练和部署人工智能模型。它提供了一套完整的工具链，包括模型构建、训练算法、模型部署和推理推理等。

今天的主题主要有以下几个方面：深度学习训练原理简介，MindSpore函数式+面向对象融合编程范式，函数式自动微分，梯度操作，数据并行，模型迁移。

一、深度学习训练原理简介

1.1 深度学习全流程

1. 数据预处理：将图像、文本等数据处理为可以计算的Tensor。

2. 神经网络构建: 使用框架API，搭建神经网络。

3. 模型训练: 定义模型训练逻辑，遍历训练集进行训练。

4. 模型评估: 使用训练好的模型，在测试集评估效果。

5. 模型推理：将训练好的模型部署，新数据输入获得预测结果。

1.2 Deep Learning Training

二、MindSpore函数式+面向对象融合编程范式

2.1 面向对象(OOP)和函数式(FP)

面向对象编程（OOP）是一种编程范式，它将数据和操作数据的方法组合在一起，形成一个对象。在OOP中，对象是程序的基本单元，它们可以相互交互，执行各种操作。在编程中使用面向对象编程需要你定义类、创建对象、访问对象的属性和方法。

2.2 MindSpore2.0---OOP+FP混合编程

1. 用类构建神经网络。

2. 实例化Network对象。

3. Network+Loss直接构造正向函数。

4. 函数变换，获得梯度计算 (反向传播) 函数。

5. 构造训练过程函数。

6. 调用函数进行训练。

2.3 MindSpore模型训练以手写数字识别为例

接着，我们以MindSpore模型训练手写数字识别为例，来描述下此过程。

2.3.1 网络构建

2.3.2 Loss function

选择合适的损失函数，如手写数字识别任务是多分类问题，适合使用交叉熵损失。

2.3.3 Optimizer

模型优化(ModelOptimization)是在每个训练步骤中调整模型参数以减少模型误差的过程。

MindSpore提供多种优化算法的实现，称之为优化器 (Optimizer) 。优化器内部定义了模型的参数优化过程(即梯度如何更新至模型参数)，所有优化逻辑都封装在优化器对象中。在这里，我们使用SGD (Stochastic Gradient Descent) 优化器。

2.3.4 Parameter and Hyper-parameter

模型参数(Parameter):神经网络需要从数据中学习和估计得到需要训练的参数矩阵或向量，在模型定义时采用随机初始化，通常是nn层内的weight/bias/gamma/beta等属性。超参数(Hyper-Parameter):需要人为设定的调优参数。如hidden size， learning rate， number of layers，epochs/steps。

2.3.5 训练逻辑—— 一个Step的训练

2.3.6 数据集遍历迭代

2.3.7 模型评估

2.3.8 模型保存与加载

在训练网络模型的过程中，实际上我们希望保存中间和最后的结果用于微调(fine-tune) 和后续的模型推理与部署。

2.3.9 计算图

动态图:其核心特点是计算图的构建和计算同时发生 (Define by run）。

原理:类似Python解释器，在计算图中定义一个Tensor时，其值就已经被计算且确定了。

优点: Pythonic语法，在调试模型时较为方便，能够实时得到中间结果的值。缺点:由于所有节点都需要被保存，导致难以对整个计算图进行优化。

静态图:将计算图的构建和实际计算分开 (Define and run）。

原理: 在构建阶段，根据完整的计算流程对原始的计算图进行优化和调整，编译得到更省内存和计算量更少的计算图。编译之后图的结构不再改变，所以称之为“静态图”。在计算阶段，根据输入数据执行编译好的计算图得到计算结果。

优点: 静态图相比起动态图，对全局的信息掌握更丰富，可做的优化也会更多。

缺点: 中间过程对于用户来说是个黑盒，无法像动态图一样实时拿到中间计算结果。

2.3.10 即时编译(Just In Time,JIT)

三、函数式自动微分

3.1 函数式自动微分

3.2 函数式自动微分一神经网络

由于使用Cell封装神经网络模型，模型参数为Cell的内部属性，此时我们不需要使用grad_position指定对函数输入求导，因此将其配置为None。对模型参数求导时我们使用weights参数，使用model.trainable_params()方法从Cell中取出可以求导的参数。

四、梯度操作

4.1 高阶梯度

4.2 梯度裁剪

常见的梯度裁剪有两种：

a)确定一个范围，如果参数的gradient超过了，直接裁剪；

b)根据若干个参数的gradient组成的vector的L2 Norm进行裁剪。

五、数据并行

数据并行是最常用的并行训练模式，在单机多卡场景经常使用，一般方式为将大批量数据平均分发到多个计算设备 (GPU/NPU) 上，每一步迭代完成后，多卡的梯度进行聚合，然后更新到各个设备上，达到多张卡并行训练同一个模型的目的。

六、模型迁移

6.1 动态图转静态图

• MindSpore的Pynative模式

• 动态图静态化操作

• 规避动态Shape

• 尽量剔除掺杂在模型代码里的非Tensor处理代码

6.2 MindSpore的Pynative模式

• 虽然可以类似Pytorch，灵活性很强，但是还是建议，按照静态图语法来写。

• 如果想要某个组件速度更快，用@ms.jit做JIT加速。

6.3 动态图静态化操作

6.4 MindSpore静态图语法支持

在Graph模式下，Python代码并不是由Pvthon解释器去执行，而是将代码编译成静态计算图，然后执行静态计算图。由于语法解析的限制，当前在编译构图时，支持的数据类型、语法以及相关操作并没有完全与Python语法保持一致，部分使用受限。

综上所述，本文主要介绍了以下内容： 1. MindSpore2.0优势特性详解；2.用MindSpore2.0深度学习训练全流程；3. 其他框架到MindSpore的模型迁移。

本文参与华为云社区【内容共创】活动第24期 。

任务28：2023华为开发者大赛 · 大赛大咖说系列直播：昇思MindSpore2.0和模型开发实践