前言：

人工智能（AI）框架已经有十余年的发展历史，四条主线驱动着AI框架不停地演进和发展：
面向开发者：兼顾算法开发的效率和运行性能。

面向硬件：充分发挥芯片和集群的性能。

面向算法和数据：从计算规模看，需要应对模型越来越大的挑战；从计算范式看，需要处理不断涌现的新的计算负载。

面向部署：需要将AI能力部署到每个设备、每个应用、每个行业。

MindSpore是面向“端-边-云”全场景设计的AI框架，旨在弥合AI算法研究与生产部署之间的鸿沟。
在算法研究阶段，为开发者提供动静统一的编程体验以提升算法的开发效率；在生产阶段，自动并行可以极大加快分布式训练的开发和调试效率，同时充分挖掘异构硬件的算力；在部署阶段，基于“端-边-云”统一架构，应对企业级部署和安全可信方面的挑战。

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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。

1. 设计理念：

• 支持全场景统一部署

昇思MindSpore源于全产业的最佳实践，向数据科学家和算法工程师提供了统一的模型训练、推理和导出等接口，支持端、边、云等不同场景下的灵活部署，推动深度学习和科学计算等领域繁荣发展。

• 提供Python编程范式，简化AI编程

昇思MindSpore提供了Python编程范式，用户使用Python原生控制逻辑即可构建复杂的神经网络模型，AI编程变得简单。

• 提供动态图和静态图统一的编码方式

目前主流的深度学习框架的执行模式有两种，分别为静态图模式和动态图模式。静态图模式拥有较高的训练性能，但难以调试。动态图模式相较于静态图模式虽然易于调试，但难以高效执行。 昇思MindSpore提供了动态图和静态图统一的编码方式，大大增加了静态图和动态图的可兼容性，用户无需开发多套代码，仅变更一行代码便可切换动态图/静态图模式，用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。

在友好支持AI模型训练推理编程的基础上，扩展支持灵活自动微分编程能力，支持对函数、控制流表达情况下的微分求导和各种如正向微分、高阶微分等高级微分能力的支持，用户可基于此实现科学计算常用的微分函数编程表达，从而支持AI和科学计算融合编程开发。

• 分布式训练原生

随着神经网络模型和数据集的规模不断增大，分布式并行训练成为了神经网络训练的常见做法，但分布式并行训练的策略选择和编写十分复杂，这严重制约着深度学习模型的训练效率，阻碍深度学习的发展。MindSpore统一了单机和分布式训练的编码方式，开发者无需编写复杂的分布式策略，在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练，提高神经网络训练效率，大大降低了AI开发门槛，使用户能够快速实现想要的模型。

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通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型，若想要深入了解MindSpore的使用方法。

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。在本教程中，我们使用Mnist数据集，自动下载完成后，使用mindspore.dataset提供的数据变换进行预处理。

示例代码依赖download，可使用命令pip install download安装。如本文档以Notebook运行时，完成安装后需要重启kernel才能执行后续代码。

MNIST数据集目录结构如下：

MNIST_Data
└── train
    ├── train-images-idx3-ubyte (60000个训练图片)
    ├── train-labels-idx1-ubyte (60000个训练标签)
└── test
    ├── t10k-images-idx3-ubyte (10000个测试图片)
    ├── t10k-labels-idx1-ubyte (10000个测试标签)
数据下载完成后，获得数据集对象。

打印数据集中包含的数据列名，用于dataset的预处理，MindSpore的dataset使用数据处理流水线（Data Processing Pipeline），需指定map、batch、shuffle等操作。这里我们使用map对图像数据及标签进行变换处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

可使用create_tuple_iterator 或create_dict_iterator对数据集进行迭代访问，查看数据和标签的shape和datatype。

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。

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：

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

• 定义正向计算函数。
• 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。
• 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。

保存模型
模型训练完成后，需要将其参数进行保存。

加载模型
加载保存的权重分为两步：

• 重新实例化模型对象，构造模型。
• 加载模型参数，并将其加载至模型上。