昇思大模型-基于MNIST数据集的实现手写数字识别

1. 创建Python程序

创建workspace文件夹，文件夹下创建基于 Python3 的 .ipynb 程序。

重命名为 day001.ipynb，

2. 导入必要的库

首先，我们需要导入MindSpore库以及其他一些必要的模块。MindSpore是华为推出的深度学习框架，具有高效、便捷、可扩展等特点。

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

3. 下载并加载数据集

我们将使用MNIST数据集，该数据集包含手写数字的灰度图像。数据集可以通过下载功能获取，并解压到指定目录。

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)
train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')

4. 数据预处理

为了让模型更好地学习，我们需要对图像数据进行预处理。我们将图像数据归一化，并将其转换为模型可以接受的格式。

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

train_dataset = datapipe(train_dataset, 64)
test_dataset = datapipe(test_dataset, 64)

5. 定义神经网络模型

我们将定义一个简单的神经网络模型来进行手写数字识别。该模型包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。

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)

6. 定义损失函数和优化器

我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器来训练我们的模型。

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)

7. 训练步骤和训练过程

训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播以及更新模型参数。

def forward_fn(data, label):
    logits = model(data)
    loss = loss_fn(logits, label)
    return loss, logits

grad_fn = mindspore.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters, has_aux=True)

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}]")

8. 测试过程

测试过程包括对测试数据进行预测，并计算准确率和平均损失。

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")

9. 训练和测试模型

我们将模型训练3个周期（epochs），并在每个周期结束后测试模型的表现。

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!")

10. 保存和加载模型

训练完成后，我们将模型参数保存到文件中，并演示如何加载已保存的模型。

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

model = Network()
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)
print(param_not_load)

11. 进行预测并显示结果

最后，我们使用加载的模型进行预测，并展示预测结果。

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

12.总结

在深度学习中，数据预处理是至关重要的一步。适当的归一化和标准化可以显著提升模型的训练效果，确保模型更快收敛并达到更高的精度。数据预处理不仅能减少训练时间，还能提高模型的泛化能力，避免过拟合。虽然简单的全连接层模型在MNIST数据集上表现良好，但面对更复杂的任务时，需要设计更复杂的网络结构并进行超参数调优。选择合适的网络结构，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），并通过调整学习率、批处理大小、网络层数等超参数，能够优化模型性能。同时，使用Dropout或L2正则化等技术可以防止模型过拟合。

MindSpore提供了丰富的API，使得模型构建和训练过程更加简洁高效。其动态图特性大大方便了模型的调试和开发，提高了开发效率。此外，MindSpore的自动微分和自动并行功能也让开发者能更专注于模型设计，而无需担心底层实现细节。在实战过程中，我们可能会遇到数据集不足、模型过拟合或欠拟合等挑战。通过数据增强、模型集成和早停法等方法，可以有效解决这些问题，增加数据集的多样性，提高预测准确性，并防止过拟合。

通过今天的实战，我们成功构建了一个手写数字识别模型，并对其进行了训练和测试。模型在训练集上的损失逐渐减小，准确率逐渐提高，表明模型在学习过程中不断优化。在测试集上的表现与训练集相近，说明模型具有良好的泛化能力。在接下来的24天中，期待与大家一起继续探索和学习昇思大模型的更多应用和技巧，包括高级模型应用、模型优化技巧以及实际项目实践。希望大家能通过这些学习和实践，积累更多经验，解决实际问题。