昇思25天学习打卡营第1天|认识MindSpore

news2024/12/28 6:02:39

MindSpore

基本介绍

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

易开发：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：框架同时支持云、边缘以及端侧场景

MindSpore-arch

设计理念

支持全场景统一部署
提供Python编程范式，简化AI编程
提供动态图和静态图统一的编码方式
采用AI和科学计算融合编程，使用户聚焦于模型算法的数学原生表达
分布式训练原生

层次结构

昇思MindSpore向用户提供了3个不同层次的API，支撑用户进行AI应用（算法/模型）开发，从高到低分别为High-Level Python API、Medium-Level Python API以及Low-Level Python API。高阶API提供了更好的封装性，低阶API提供更好的灵活性，中阶API兼顾灵活及封装，满足不同领域和层次的开发者需求。

MindSpore API

High-Level Python API：第一层为高阶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。
Medium-Level Python API：第二层为中阶API，其封装了低阶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。
Low-Level Python API：第三层为低阶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grad接口计算函数在指定处的导数。