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mindspore
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MindSpore标志

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MindSpore介绍

MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架。 MindSpore提供了友好的设计和高效的执行，旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验，并为Ascend AI处理器提供原生支持，以及软硬件协同优化。

同时，MindSpore作为全球AI开源社区，致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态。

MindSpore Architecture

欲了解更多详情，请查看我们的总体架构。

自动微分

当前主流深度学习框架中有三种自动微分技术：

  • 基于静态计算图的转换：编译时将网络转换为静态数据流图，将链式法则应用于数据流图，实现自动微分。
  • 基于动态计算图的转换：记录算子过载正向执行时网络的运行轨迹，对动态生成的数据流图应用链式法则，实现自动微分。
  • 基于源码的转换：该技术是从功能编程框架演进而来，以即时编译（Just-in-time Compilation，JIT）的形式对中间表达式（程序在编译过程中的表达式）进行自动差分转换，支持复杂的控制流场景、高阶函数和闭包。

TensorFlow早期采用的是静态计算图，PyTorch采用的是动态计算图。静态映射可以利用静态编译技术来优化网络性能，但是构建网络或调试网络非常复杂。动态图的使用非常方便，但很难实现性能的极限优化。

MindSpore找到了另一种方法，即基于源代码转换的自动微分。一方面，它支持自动控制流的自动微分，因此像PyTorch这样的模型构建非常方便。另一方面，MindSpore可以对神经网络进行静态编译优化，以获得更好的性能。

Automatic Differentiation

MindSpore自动微分的实现可以理解为程序本身的符号微分。MindSpore IR是一个函数中间表达式，它与基础代数中的复合函数具有直观的对应关系。复合函数的公式由任意可推导的基础函数组成。MindSpore IR中的每个原语操作都可以对应基础代数中的基本功能，从而可以建立更复杂的流控制。

自动并行

MindSpore自动并行的目的是构建数据并行、模型并行和混合并行相结合的训练方法。该方法能够自动选择开销最小的模型切分策略，实现自动分布并行训练。

Automatic Parallel

目前MindSpore采用的是算子切分的细粒度并行策略，即图中的每个算子被切分为一个集群，完成并行操作。在此期间的切分策略可能非常复杂，但是作为一名Python开发者，您无需关注底层实现，只要顶层API计算是有效的即可。

安装

二进制文件

MindSpore提供跨多个后端的构建选项：

硬件平台 操作系统 状态
Ascend 910 Ubuntu-x86 ✔️
EulerOS-x86 ✔️
EulerOS-aarch64 ✔️
GPU CUDA 10.1 Ubuntu-x86 ✔️
CPU Ubuntu-x86 ✔️
Windows-x86 ✔️

使用pip命令安装，以CPU和Ubuntu-x86build版本为例：

  1. 请从MindSpore下载页面下载并安装whl包。

    pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/0.6.0-beta/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-0.6.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

  2. 执行以下命令，验证安装结果。

    import numpy as np
import mindspore.context as context
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
from mindspore.ops import operations as P

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")

class Mul(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Mul, self).__init__()
        self.mul = P.Mul()

    def construct(self, x, y):
        return self.mul(x, y)

x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]).astype(np.float32))
y = Tensor(np.array([4.0, 5.0, 6.0]).astype(np.float32))

mul = Mul()
print(mul(x, y))

    [ 4. 10. 18.]

来源

MindSpore安装。

Docker镜像

MindSpore的Docker镜像托管在Docker Hub上。 目前容器化构建选项支持情况如下：

硬件平台 Docker镜像仓库 标签 说明
CPU mindspore/mindspore-cpu x.y.z 已经预安装MindSpore x.y.z CPU版本的生产环境。
devel 提供开发环境从源头构建MindSpore（CPU后端）。安装详情请参考https://www.mindspore.cn/install。
runtime 提供运行时环境安装MindSpore二进制包（CPU后端）。
GPU mindspore/mindspore-gpu x.y.z 已经预安装MindSpore x.y.z GPU版本的生产环境。
devel 提供开发环境从源头构建MindSpore（GPU CUDA10.1后端）。安装详情请参考https://www.mindspore.cn/install。
runtime 提供运行时环境安装MindSpore二进制包（GPU CUDA10.1后端）。
Ascend — — 即将推出，敬请期待。

注意： 不建议从源头构建GPU devel Docker镜像后直接安装whl包。我们强烈建议您在GPU runtime Docker镜像中传输并安装whl包。

  • CPU

    对于CPU后端，可以直接使用以下命令获取并运行最新的稳定镜像：

    docker pull mindspore/mindspore-cpu:0.6.0-beta
docker run -it mindspore/mindspore-cpu:0.6.0-beta /bin/bash

  • GPU

    对于GPU后端，请确保nvidia-container-toolkit已经提前安装，以下是Ubuntu用户安装指南：

    DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

    使用以下命令获取并运行最新的稳定镜像：

    docker pull mindspore/mindspore-gpu:0.6.0-beta
docker run -it --runtime=nvidia --privileged=true mindspore/mindspore-gpu:0.6.0-beta /bin/bash

    要测试Docker是否正常工作，请运行下面的Python代码并检查输出：

    import numpy as np
import mindspore.context as context
from mindspore import Tensor
from mindspore.ops import functional as F

context.set_context(device_target="GPU")

x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(F.tensor_add(x, y))

    [[[ 2.  2.  2.  2.],
[ 2.  2.  2.  2.],
[ 2.  2.  2.  2.]],

[[ 2.  2.  2.  2.],
[ 2.  2.  2.  2.],
[ 2.  2.  2.  2.]],

[[ 2.  2.  2.  2.],
[ 2.  2.  2.  2.],
[ 2.  2.  2.  2.]]]

如果您想了解更多关于MindSpore Docker镜像的构建过程，请查看docker repo了解详细信息。

快速入门

参考快速入门实现图片分类。

文档

有关安装指南、教程和API的更多详细信息，请参阅用户文档。

社区

治理

查看MindSpore如何进行开放治理。

交流

贡献

欢迎参与贡献。更多详情，请参阅我们的贡献者Wiki。

版本说明

版本说明请参阅RELEASE。

许可证

Apache License 2.0