forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
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[View English](./README.md)
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- [MindSpore介绍](#mindspore介绍)
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- [自动微分](#自动微分)
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- [自动并行](#自动并行)
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- [安装](#安装)
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- [二进制文件](#二进制文件)
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- [来源](#来源)
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- [Docker镜像](#docker镜像)
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- [快速入门](#快速入门)
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- [文档](#文档)
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- [社区](#社区)
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- [治理](#治理)
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- [交流](#交流)
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- [贡献](#贡献)
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- [版本说明](#版本说明)
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- [许可证](#许可证)
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## MindSpore介绍
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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。
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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。
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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。
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<img src="docs/MindSpore-architecture.png" alt="MindSpore Architecture" width="600"/>
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欲了解更多详情，请查看我们的[总体架构](https://www.mindspore.cn/doc/note/zh-CN/master/design/mindspore/architecture.html)。
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### 自动微分
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当前主流深度学习框架中有三种自动微分技术：
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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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。
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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。
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<img src="docs/Automatic-differentiation.png" alt="Automatic Differentiation" width="600"/>
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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。
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### 自动并行
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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。
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<img src="docs/Automatic-parallel.png" alt="Automatic Parallel" width="600"/>
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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。
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## 安装
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### 二进制文件
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MindSpore提供跨多个后端的构建选项：
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| 硬件平台 | 操作系统 | 状态 |
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| :------------ | :-------------- | :--- |
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| Ascend 910 | Ubuntu-x86 | ✔️ |
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| | Ubuntu-aarch64 | ✔️ |
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| | EulerOS-x86 | ✔️ |
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| | EulerOS-aarch64 | ✔️ |
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| | CentOS-x86 | ✔️ |
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| | CentOS-aarch64 | ✔️ |
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| GPU CUDA 10.1 | Ubuntu-x86 | ✔️ |
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| CPU | Ubuntu-x86 | ✔️ |
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| | Ubuntu-aarch64 | ✔️ |
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| | Windows-x86 | ✔️ |
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使用`pip`命令安装，以`CPU`和`Ubuntu-x86`build版本为例：
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1. 请从[MindSpore下载页面](https://www.mindspore.cn/versions)下载并安装whl包。
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```
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pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.0.0/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
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```
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2. 执行以下命令，验证安装结果。
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```python
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import numpy as np
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import mindspore.context as context
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import mindspore.nn as nn
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from mindspore import Tensor
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from mindspore.ops import operations as P
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context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")
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class Mul(nn.Cell):
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def __init__(self):
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super(Mul, self).__init__()
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self.mul = P.Mul()
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def construct(self, x, y):
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return self.mul(x, y)
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x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]).astype(np.float32))
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y = Tensor(np.array([4.0, 5.0, 6.0]).astype(np.float32))
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mul = Mul()
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print(mul(x, y))
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```
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```
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[ 4. 10. 18.]
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```
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### 来源
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[MindSpore安装](https://www.mindspore.cn/install)。
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### Docker镜像
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MindSpore的Docker镜像托管在[Docker Hub](https://hub.docker.com/r/mindspore)上。
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目前容器化构建选项支持情况如下：
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| 硬件平台 | Docker镜像仓库 | 标签 | 说明 |
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| :----- | :------------------------ | :----------------------- | :--------------------------------------- |
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| CPU | `mindspore/mindspore-cpu` | `x.y.z` | 已经预安装MindSpore `x.y.z` CPU版本的生产环境。 |
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| | | `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 。 |
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| | | `runtime` | 提供运行时环境安装MindSpore二进制包（`CPU`后端）。 |
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| GPU | `mindspore/mindspore-gpu` | `x.y.z` | 已经预安装MindSpore `x.y.z` GPU版本的生产环境。 |
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| | | `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 。 |
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| | | `runtime` | 提供运行时环境安装MindSpore二进制包（`GPU CUDA10.1`后端）。 |
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| Ascend | <center>—</center> | <center>—</center> | 即将推出，敬请期待。 |
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> **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。
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* CPU
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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：
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```
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docker pull mindspore/mindspore-cpu:1.0.0
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docker run -it mindspore/mindspore-cpu:1.0.0 /bin/bash
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```
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* GPU
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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：
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```
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DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)
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curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add -
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curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
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sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit nvidia-docker2
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sudo systemctl restart docker
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```
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编辑文件 daemon.json:
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```
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$ vim /etc/docker/daemon.json
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{
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"runtimes": {
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"nvidia": {
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"path": "nvidia-container-runtime",
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"runtimeArgs": []
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}
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}
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}
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```
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||
再次重启docker:
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```
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sudo systemctl daemon-reload
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||
sudo systemctl restart docker
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```
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使用以下命令获取并运行最新的稳定镜像：
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```
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docker pull mindspore/mindspore-gpu:1.0.0
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docker run -it --runtime=nvidia --privileged=true mindspore/mindspore-gpu:1.0.0 /bin/bash
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```
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要测试Docker是否正常工作，请运行下面的Python代码并检查输出：
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```python
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import numpy as np
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import mindspore.context as context
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from mindspore import Tensor
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from mindspore.ops import functional as F
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context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE, device_target="GPU")
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x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
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y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
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print(F.tensor_add(x, y))
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```
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```
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[[[ 2. 2. 2. 2.],
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[ 2. 2. 2. 2.],
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||
[ 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.]]]
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```
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如果您想了解更多关于MindSpore Docker镜像的构建过程，请查看[docker](docker/README.md) repo了解详细信息。
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## 快速入门
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参考[快速入门](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/quick_start/quick_start.html)实现图片分类。
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## 文档
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有关安装指南、教程和API的更多详细信息，请参阅[用户文档](https://gitee.com/mindspore/docs)。
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## 社区
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### 治理
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查看MindSpore如何进行[开放治理](https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/governance.md)。
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### 交流
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- [MindSpore Slack](https://join.slack.com/t/mindspore/shared_invite/zt-dgk65rli-3ex4xvS4wHX7UDmsQmfu8w) 开发者交流平台。
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- `#mindspore`IRC频道（仅用于会议记录）
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- 视频会议：待定
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- 邮件列表：<https://mailweb.mindspore.cn/postorius/lists>
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## 贡献
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欢迎参与贡献。更多详情，请参阅我们的[贡献者Wiki](CONTRIBUTING.md)。
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## 版本说明
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版本说明请参阅[RELEASE](RELEASE.md)。
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## 许可证
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[Apache License 2.0](LICENSE)
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