昇思MindSpore学习心得入门-构建训练预测加载

网络构建

mindspore.nn类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要自定义网络时，可以继承nn.Cell类，并重写__init__方法和construct方法。__init__包含所有网络层的定义，construct中包含数据（Tensor）的变换过程。

 

构建过程中使用内存很多，可能会产生如下错误：

此时需要再terminal中把其他进程关掉再重新执行。

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：

1. 正向计算：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。
2. 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）。
3. 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：

1. 定义正向计算函数。
2. 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。
3. 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。

 

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。

 

模型训练完成后，需要将其参数进行保存。

 

加载保存的权重分为两步：

1. 重新实例化模型对象，构造模型。
2. 加载模型参数，并将其加载至模型上。

加载后的模型可以直接用于预测推理。