使用内置参数初始化MindSpore提供了多种网络参数初始化的方式，并在部分算子中封装了参数初始化的功能。本节以Conv2d为例，分别介绍如何使用Initializer子类，字符串进行参数初始化。Initializer初始化Initializer是MindSpore内置的参数初始化基类，所有内置参数初始化方法均继承该类。mindspore.nn中提供的神经网络层封装均提供weight_init、b
Cell训练状态转换神经网络中的部分Tensor操作在训练和推理时的表现并不相同，如nn.Dropout在训练时进行随机丢弃，但在推理时则不丢弃，nn.BatchNorm在训练时需要更新mean和var两个变量，在推理时则固定其值不变。因此我们可以通过Cell.set_train接口来设置神经网络的状态。set_train(True)时，神经网络状态为train, set_train接口
Cell作为神经网络构造的基础单元，与神经网络层(Layer)的概念相对应，对Tensor计算操作的抽象封装，能够更准确清晰地对神经网络结构进行表示。除了基础的Tensor计算流程定义外，神经网络层还包含了参数管理、状态管理等功能。而参数(Parameter)是神经网络训练的核心，通常作为神经网络层的内部成员变量。本节我们将系统介绍参数、神经网络层以及其相关使用方法。Parameter参数(Par
基础用法示例神经网络模型由各种层(Layer)构成，MindSpore提供构造神经网络层的基础单元Cell，基于Cell进行神经网络封装。下面使用Cell构造经典模型AlexNet。 如图所示，AlexNet由5个卷积层与3个全连接层串联构成，我们使用mindspore.nn提供的神经网络层接口进行构造。下面的代码展示了如何使用nn.Cell快速构造AlexNet。其中：顶层神经网络继承
当训练任务结束，常常需要评价函数（Metrics）来评估模型的好坏。不同的训练任务往往需要不同的Metrics函数。例如，对于二分类问题，常用的评价指标有precision（准确率）、recall（召回率）等，而对于多分类任务，可使用宏平均（Macro）和微平均（Micro）来评估。MindSpore提供了大部分常见任务的评价函数，如Accuracy、Precision、MAE和MSE等，由于Mi
在深度学习训练过程中，为及时掌握网络模型的训练状态、实时观察网络模型各参数的变化情况和实现训练过程中用户自定义的一些操作，MindSpore提供了回调机制（Callback）来实现上述功能。Callback回调机制一般用在网络模型训练过程Model.train中，MindSpore的Model会按照Callback列表callbacks顺序执行回调函数，用户可以通过设置不同的回调类来实现在训练过程
通常情况下，定义训练和评估网络并直接运行，已经可以满足基本需求。一方面，Model可以在一定程度上简化代码。例如：无需手动遍历数据集；在不需要自定义nn.TrainOneStepCell的场景下，可以借助Model自动构建训练网络；可以使用Model的eval接口进行模型评估，直接输出评估结果，无需手动调用评价指标的clear、update、eval函数等。另一方面，Model提供了很多高阶功能，
使用静态图加速背景介绍AI编译框架分为两种运行模式，分别是动态图模式以及静态图模式。MindSpore默认情况下是以动态图模式运行，但也支持手工切换为静态图模式。两种运行模式的详细介绍如下：动态图模式动态图的特点是计算图的构建和计算同时发生（Define by run），其符合Python的解释执行方式，在计算图中定义一个Tensor时，其值就已经被计算且确定，因此在调试模型时较为方便，能够实时得
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，本章节我们将介绍如何保存与加载模型。保存和加载模型权重保存模型使用save_checkpoint接口，传入网络和指定的保存路径：要加载模型权重，需要先创建相同模型的实例，然后使用load_checkpoint和load_param_into_net方法加载参数。保存和加载MindIR除
模型训练模型训练一般分为四个步骤：构建数据集。定义神经网络模型。定义超参、损失函数及优化器。输入数据集进行训练与评估。现在我们有了数据集和模型后，可以进行模型的训练与评估。构建数据集首先从数据集 Dataset加载代码，构建数据集。 定义神经网络模型从网络构建中加载代码，构建一个神经网络模型。定义超参、损失函数和优化器超参超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模
数据必须经过适当的转换之后才能使用。通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理。mindspore.dataset提供了面向图像、文本、音频等不同数据类型的Tran
数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始，用于加载原始数据。mindspore.dataset提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。此外MindSp
张量张量（Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 ? 维空间内，有 ?? 个分量的一种量，其中每个分量都是坐标的函数，而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换。? 称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵
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
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。其中，易开发表现为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；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示：ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络。MindSpore Extend（
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