具体流程参考教程：MindSpore快速入门 MindSpore 接口文档
注：本文章记录的是我在开发过程中的学习笔记，仅供参考学习，欢迎讨论，但不作为开发教程使用。
def datapipe(dataset, batch_size):
'''
数据处理流水线
'''
image_transform = [
vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0), # 缩放 output = image * rescale + shift.
vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)), # 根据平均值和标准偏差对输入图像进行归一化
vision.HWC2CHW() # 转换为NCHW格式
]
label_transform = transforms.TypeCast(mindspore.int32) # 转为mindspore的int32格式
dataset = dataset.map(image_transform, 'image') # 对各个图像按照流水线处理
dataset = dataset.map(label_transform, 'label') # 对各个标签转换为int32
dataset = dataset.batch(batch_size)
return dataset这段代码中对输入图片进行了缩放、归一化和格式转换三个操作，按照流水线运行。
流水线操作数据流水线处理的介绍：【AI设计模式】03-数据处理-流水线(Pipeline)模式
总结而言，海量数据下，流水线模式可以实现高效的数据处理，当然也会占用更多的CPU和内存资源。
mindspore下dataset的map操作：第一个参数是处理函数列表，第二个参数是需要处理的列。
map函数会将数据集中第二个参数的指定的列作为输入，调用第一个参数的处理函数执行处理，如果有多个处理函数，上一个函数的输出作为下一个函数的输入。
NCHW
缺点：必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。
优点：是 Nvidia cuDNN 默认格式，使用 GPU 加速时用 NCHW 格式速度会更快。（这个是什么原因呢？没找到资料_(:з」∠)_）
NHWC
缺点：GPU 加速较NCHW更慢
优点：访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素）
参考文章：【深度学习框架输入格式】NCHW还是NHWC？
为什么pytorch中transforms.ToTorch要把(H,W,C)的矩阵转为(C,H,W)?
class Network(nn.Cell):
'''
Network model
'''
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 logitsmindspore的模型基类是mindspore.nn.Cell
pytorch的模型基类是torch.nn.Module
mindspore的全连接层是mindspore.nn.Dense
pytorch的全连接层是torch.nn.Linear
mindspore的顺序容器是mindspore.nn.SequentialCell
pytorch的顺序容器是torch.nn.Sequential
mindspore的前向传播函数（要执行的计算逻辑）基类函数为construct(self, xxx)
pytorch的前向传播函数基类函数为forward(self, xxx)
my_loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
my_optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)交叉熵：把来自一个分布q的消息使用另一个分布p的最佳代码传达方式计算得到的平均消息长度，即为交叉熵。针对交叉熵，这个文章讲的较好：损失函数：交叉熵详解
mindspore的交叉熵函数和pytorch类似:
前者是mindspore.nn.CrossEntropyLoss()，后者是torch.nn.CrossEntropyLoss()
def train(model_train, dataset, loss_fn, optimizer):
'''
训练函数
'''
# Define forward function
def forward_fn(data, label):
logits = model_train(data)
loss = loss_fn(logits, label)
return loss, logits
# Get gradient function
grad_fn = ops.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters, has_aux=True)
# Define function of one-step training
def train_step(data, label):
(loss, _), grads = grad_fn(data, label)
loss = ops.depend(loss, optimizer(grads))
return loss
size = dataset.get_dataset_size()
model_train.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}]")官网对value_and_grad函数的介绍如下：mindspore.ops.value_and_grad
按照官网的描述，这个函数的作用是：生成求导函数，用于计算给定函数的正向计算结果和梯度。
我们需要给这个函数传入模型的正向传输函数和待求导的参数
其中模型的正向传输函数需要封装一下，返回loss的计算， 用于后续优化器的梯度计算；
待求导的参数可以写为model.trainable_params()，也可以由优化器提供（optimizer.parameters），因为优化器初始化时已经传入需要求导的参数。
总之，这个接口返回的是一个函数，函数的作用是把正向传播、反向传播的整个流程走一遍，最后的输出为正向传输函数的返回值+待求导参数的梯度值
在训练时使用到了depend算子，官网对Depend函数的介绍如下：mindspore.ops.Depend
# Define function of one-step training
def train_step(data, label):
(loss, _), grads = grad_fn(data, label)
loss = ops.depend(loss, optimizer(grads))
return loss经询问分析，使用depend算子的原因是，在静态图模式下，函数执行的先后顺序可能会被优化，这就可能存在loss在grad_fn（value_and_grad）之前就被返回使用的情况，导致返回的loss不正确。
因此通过使用depend算子，来保证loss的返回动作在optimizer之后执行，而optimizer的输入依赖grad_fn，因此optimizer一定在grad_fn之后执行，这就保证了depend返回的loss确实是经过grad_fn计算的最新结果。
当然，mindspore也是支持动态图模式的，只需加一行代码：
# 设置为动态图模式
mindspore.set_context(mode=mindspore.PYNATIVE_MODE)
# 设置为静态图模式
# mindspore.set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE)
model = Network()
print(model)然后训练函数就可以这么写：
def train_step(data, label):
(loss, _), grads = grad_fn(data, label)
optimizer(grads)
return loss但是实测，动态图模式下，训练速度相比静态图慢了很多。
关于mindspore动态图和静态图模式的介绍，可看这个官方文档：动静态图
各个文章在介绍梯度下降法时，通常介绍的是批量梯度下降法，但是训练模型时用的最多的是小批量梯度下降法。这里先讲下批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的区别。
批量梯度下降批量梯度下降法的流程是：假设有1000个数据，经过正向计算，得到1000个计算结果，误差函数的计算公式依赖这1000个计算结果；再对误差函数进行反向传播求导，得到模型里参数的梯度值；同样地，对误差函数求导得梯度，也依赖这1000个计算结果；最后基于学习率更新参数，然后进入下一轮训练。
因此，标准的批量梯度下降，需要每次计算出1000个数据的正向传播结果，才可以得到参数梯度值，然后下一轮训练，重新计算1000个计算结果…这就存在大量的运算量，使得训练容易变得非常耗时。
随机梯度下降法的流程是，假设有1000个数据，我们随机取1个数据，经过正向计算，得到1个计算结果，误差函数的计算公式就只依赖这1个计算结果；然后反向传播求导，得到基于1个计算结果的梯度值，最后基于学习率更新参数，然后进入下一轮训练。下一轮训练时，随机取另1个数据，重复上述操作…
这种方法下，极大地降低了计算量，而且理论上，只要数据量够大，数据足够随机，最后也总会下降到所需极值点，毕竟计算数据量小了很多，算得更快了，下降速度也会快很多。但是每次只依赖1个数据，就使得梯度的下降方向在整体方向上不稳定，容易到处飘，最后的结果可能不会是全局最优。
小批量梯度下降法的流程是：假设有1000个数据，我们随机取100个数据，经过正向计算，得到100个计算结果，误差函数的计算公式依赖这100个计算结果；然后反向传播求导，得到基于100个计算结果的梯度值，最后基于学习率更新参数，然后进入下一轮训练。下一轮训练时，随机取另100个数据，重复上述操作…
可以看出，小批量梯度下降 结合了 批量梯度下降 和 随机梯度下降 的优缺点，使得计算即不那么耗时，又保证参数更新路径和结果相对稳定。
mindspore的这个例子用的是小批量梯度下降，train_step每次输入64个数据，然后前向传播、计算梯度、更新参数，再进入下一个epoch，随机取新的64个数据，重复训练…
size = dataset.get_dataset_size()
model_train.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}]")在将数据集进行datapipe后，返回的train_dataset和test_dataset都是以batch_size=64个为一组进行输出的，此处dataset.get_dataset_size()返回的size是有多少组数据。测试集返回的size为938，表示一共有938组，每组64个图片数据。实际上MNIST只有60000个测试集图片，因此最后一组只有32个图片。
运行结果Epoch 1
-------------------------------
loss: 2.303684 [ 0/938]
loss: 2.291476 [100/938]
loss: 2.273411 [200/938]
loss: 2.212310 [300/938]
loss: 1.969760 [400/938]
loss: 1.600426 [500/938]
loss: 1.004380 [600/938]
loss: 0.735266 [700/938]
loss: 0.672223 [800/938]
loss: 0.578563 [900/938]
Test:
Accuracy: 85.3%, Avg loss: 0.528851
Epoch 2
-------------------------------
loss: 0.384008 [ 0/938]
loss: 0.453575 [100/938]
loss: 0.277697 [200/938]
loss: 0.317674 [300/938]
loss: 0.294471 [400/938]
loss: 0.519272 [500/938]
loss: 0.253794 [600/938]
loss: 0.389252 [700/938]
loss: 0.383196 [800/938]
loss: 0.334877 [900/938]
Test:
Accuracy: 90.2%, Avg loss: 0.334850此处跑了两轮训练，可以看出，第一轮的938组数据的训练过程中，参数快速调整至合理范围（loss从2.3降低到0.5），但是第二轮的938组数据的训练过程中，loss出现了上下波动(0.3->0.4->0.2->0.3…)，即模型参数向当前数据组的梯度下降的方向走了一小步后，新的数据组算出的loss反而比之前还提高了。
这主要是因为当前数据组的梯度下降方向 无法代表 替他数据组/所有数据的梯度下降方向，当然也可能是学习率（步长）太大导致跨过了最低点，这个就具体问题具体分析了。
mindspore和pytorch在接口命名上存在区别，但是实际使用过程中，开发思路还是一致的。因此最关键的还是要熟悉深度学习的思路和流程，至于思路和代码实现的映射，这就唯手熟尔。
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