一、参考资料

华为昇思MindSpore详细教程（一）

比PyTorch、TensorFlow更快，MindSpore开源一周年升级巨量新特性 (baidu.com)

深度学习之MindSpore | Blog (youcongtech.com)

二、相关介绍

2.1 导包技巧

import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as vision
import mindspore.dataset.vision.py_transforms as pvision

2.2 动态图与静态图

AI框架动静态图统一的思考

2.2.1 动态图

AI框架的动态图基本上是指类似PyTorch的实现（非torchscript），原理上比较简单，使用Python的c extension机制注册算子（算子一般性能比较高，采用native的语言开发），正向利用Python进行解释执行，同时通过Tape机制（自动微分）生成反向图，然后基于反向图进行梯度更新，反向执行其实也是图的一种模式，不过不会做图的编译优化。

2.2.2 静态图

与动态图相比，静态图在执行前有一个 构图和编译优化 的过程，即执行前先生成正反向图并完成编译优化，然后再执行。那如何从Python的神经网络表达翻译到图呢？目前主要有两种方式：

Tracing模式：框架把Python代码假执行一遍，记住算子执行序列（Tensor相关操作），作为正向图，并以此进行自动微分生成反向图，并进行正反向图的编译优化，最后以图模式进行执行
AST转换：框架获取Python代码的AST，然后通过编译的技术转换成正向图（这里面有Parser、Resolver、Specialize、Optimize等），并基于此生成反向图，同时再进行编译优化，最后以图模式进行执行。

tracing based 和 ast based 两种静态图模式在表达上/编译优化上也有少许差异，比如 tracing based 的方法，可以充分利用Python的执行完成推导功能（实现比较完整的Python复杂的数据结构和动态类型到Tensor的映射），问题是很难处理控制流并丢失了scope的信息；ast based 的方法原理上功能可以做的比较强大，但是在python语法的翻译需要比较全量的翻译，工程量比较大/方案比较复杂。

tracing based的静态图

这种方式拿到的图实际上是平铺的一个执行流，所以很难处理控制流的情况，比如循环，对于tracing来说就是展开，但是有些情况下循环无法展开，如循环条件根据训练的收敛情况/算子的执行结果等。

ast based的静态图

这种方式拿到的图是从python的ast转换而来，好处是控制流和scope信息都可以保留，但是挑战是那么多python的语法和数据结构都要转换到静态图的表达，更难的是python是动态类型的，所以这个ast到静态图的转换中需要一个复杂的类型/值推导过程。

2.2.3 动静态图优缺点

动态图：灵活易用，基本上Python的语法都支持，对于动态模型，比如动态shape、有复杂控制流等，尤其有利；当然它的缺点也比较明显，就是性能和部署，动态图的执行性能基本上取决于单算子的性能，缺乏算子间的融合优化，无法充分发挥AI芯片的算力（这个对性能快速提升的AI芯片来说不是个好事情），同时AI在部署的时候，为了性能和功耗（比如端侧部署），一般要需要生成一个部署模型，部署模型本质是静态图的表达，所以这里就存在一个动静态转换的问题，太灵活的动态图训练完后，想转换变成一个部署模型（静态图）同样存在很大的挑战。

静态图：优缺点和动态图刚好相反，表达上有许多限制，不灵活；但是性能好（适合面向芯片的编译优化、适合分布式并行优化），部署能力强。

2.2.4 动静图的发展阶段

动静图的发展分为三个阶段：动静态图分离——>动静图结合——>动静图统一。

2.3 配置环境变量

如果昇腾AI处理器配套软件包没有安装在默认路径，安装好MindSpore之后，需要导出Runtime相关环境变量，下述命令中LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend的/usr/local/Ascend表示配套软件包的安装路径，需注意将其改为配套软件包的实际安装路径。

# control log level. 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR, 4-CRITICAL, default level is WARNING.
export GLOG_v=2# Conda environmental options
LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend # the root directory of run package# lib libraries that the run package depends on
export LD_LIBRARY_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64:${LOCAL_ASCEND}/driver/lib64:${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/op_tiling:${LD_LIBRARY_PATH}# Environment variables that must be configured
## TBE operator implementation tool path
export TBE_IMPL_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe## OPP path
export ASCEND_OPP_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp## AICPU path
export ASCEND_AICPU_PATH=${ASCEND_OPP_PATH}/..## TBE operator compilation tool path
export PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/ccec_compiler/bin/:${PATH}## Python library that TBE implementation depends on
export PYTHONPATH=${TBE_IMPL_PATH}:${PYTHONPATH}

2.4 数据下沉

on-device执行

昇腾芯片上集成了AICORE、AICPU和CPU。其中，AICORE负责大型Tensor Vector运算，AICPU负责标量运算，CPU负责逻辑控制和任务分发。

Host侧CPU负责将图或算子下发到昇腾芯片。昇腾芯片由于具备了运算、逻辑控制和任务分发的功能，所以不需要与Host侧的CPU进行频繁的交互，只需要将计算完的最终结果返回给Host侧，实现 整图下沉到Device执行，避免Host-Device频繁交互，减小了开销。

Model的train接口参数dataset_sink_mode可以控制数据是否下沉。dataset_sink_mode为True表示数据下沉，否则为非下沉。所谓下沉即数据通过通道直接传送到Device上。当dataset_sink_mode设置为False，Host侧和Device侧之间每个step交互一次，所以会每个step返回一个结果。当dataset_sink_mode为True，因为数据在Device上通过通道传输， Host侧和Device侧之间每个epoch进行一次数据交互，所以每个epoch只返回一次结果。

三、分布式训练

3.1 问题引入

在深度学习中，当数据集和参数量的规模越来越大，训练所需的时间和硬件资源会随之增加，最后会变成制约训练的瓶颈。分布式并行训练，可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。MindSpore动态图模式支持数据并行，通过对数据按batch维度进行切分，将数据分配到各个计算单元中进行模型训练，从而缩短训练时间。

如何在大集群下高效训练千亿至万亿参数模型？当前主要面临两个挑战：

切分难：用户需要综合考虑参数量、计算量、计算类型、集群带宽拓扑和样本数量等，才能设计出性能较优的并行切分策略；
编码难：模型编码除了要考虑算法以外，还需要编写大量并行切分和通信代码。

3.2 业界主流的并行类型

根据并行的原理及模式不同，业界主流的并行类型有以下几种：

数据并行（Data Parallel）：对数据进行切分的并行模式，一般按照batch维度切分，将数据分配到各个计算单元（worker）中，进行模型计算。
模型并行（Model Parallel）：对模型进行切分的并行模式。MindSpore中支持层内模型并行模式，即对参数切分后分配到各个计算单元中进行训练。
混合并行（Hybrid Parallel）：指涵盖数据并行和模型并行的并行模式。

3.3 MindSpore分布式并行训练模式

在MindSpore中，支持四种分布式并行训练模式，即自动并行模式（Auto Parallel）、数据并行模式（Data Parallel）、半自动并行模式（Semi Auto Parallel）、手动混合并行模式（Hybrid Parallel）。

自动并行模式（Auto Parallel）：自动并行模式，融合了数据并行、模型并行及混合并行的1种分布式并行模式，可以自动建立代价模型，找到训练时间较短的并行策略，为用户选择1种并行模式。MindSpore提供了如下的两种不同的策略搜索算法：
- dynamic_programming ：动态规划策略搜索算法。能够搜索出代价模型刻画的最优策略，但在搜索巨大网络模型的并行策略时耗时较长。其代价模型是围绕Ascend 910芯片基于内存的计算开销和通信开销对训练时间建模。
- recursive_programming ：双递归策略搜索算法。对于巨大网络以及大规模多卡切分能够保证瞬间生成最优策略。其基于符号运算的代价模型可以自由适配不同的加速器集群。
数据并行模式（Data Parallel）：对数据进行切分的并行模式，一般按照batch维度切分，将数据分配到各个计算单元（worker）中，进行模型计算。
半自动并行模式（Semi Auto Parallel）：半自动并行模式，相较于自动并行，该模式需要用户对算子手动配置切分策略实现并行。
手动混合并行模式（Hybrid Parallel）：在MindSpore中特指用户通过手动切分模型实现混合并行的场景。

3.4 MindSpore多维度自动并行

前提条件

多卡环境，即 device_num > 1。

MindSpore采用多维度自动并行，通过 数据并行、模型并行、Pipeline并行、异构并行、重复计算、高效内存复用及拓扑感知调度，降低通信开销，实现整体迭代时间最小（计算时间+通信时间）。

3.5 MindSpore/PyTorch/TensorFlow对比

基于ResNet50 v1.5+ImageNet数据集测试，在昇腾计算硬件平台，MindSpore动态图模式分布式的表现，可以达到PyTorch典型分布式场景的1.6倍，静态图模式分布式的表现也可以达到TensorFlow典型分布式场景的2倍。

四、MindSpore for IoT

4.1 问题引入

相较于移动终端设备，IoT设备上系统资源有限，对ROM空间占用、运行时内存和功耗要求较高，为了使得IoT设备上也能方便快速的部署AI应用，MindSpore Lite开源了代码自动生成工具Codegen，旨在将模型编译为极简的代码，用于推理。

4.2 代码自动生成工具Codegen

Codegen可对接MindSpore Lite的NNACL算子库和ARM的CMSIS算子库，支持生成可在X86/ARM64/ARM32A/ARM32M平台部署的推理代码。

易上手：用户输入ms模型文件，并指定推理执行硬件平台，即可生成与该模型执行相关的代码、编译构建脚本。

极致优化：无图引擎，模型即代码，极小ROM占用完成推理。算子数据重排、内存分配移至离线完成，节省了初始化时间；同时引入Conv & BN & Pooling融合，Conv分块计算等技术，达到极致性能。华为内部应用有广泛应用，比如在Huawei Watch GT系列的智慧抬腕亮屏算法中，推理内存占用仅1KB，时延低至5ms。

五、MindInsight

使用可视化组件MindInsight

MindSpore在MindInsight部件中集成了的可解释AI能力：显著图可视化、反事实解释和可解释AI评估体系（度量体系），旨在帮忙开发者更好进行模型调优。

5.1 显著图可视化和反事实解释

解释模型

能够为图片分类模型的推理结果，标识影响分类结果的关键特征，方便理解分类依据，帮助分析定位分类错误原因，加速模型调优。

如上图所示，有个错误预测标签“person”，根据显著图可视化结果，高亮区域在摩托车的前部，便于针对性的分析误判的可能原因。

如上图所示，图片被错分为“cat”，使用基于层级遮掩的反事实解释，发现对这个分类结果影响最可能的区域是右边遮掩后留下的区域，便于用户发现判断错误的缘由，从而帮助调优。

5.2 评估体系

面向各种解释方法，给出在具体场景下，选中解释方法在不同度量方法下的解释效果得分，助力用户选择最优的解释方法，从而更好的帮助模型调优。

六、MindConverter

MindConverter教程

mindspore（二）-yolov5的训练、改进及MindConverter的使用

MindStudio - MindConverter

七、MindSpore算子

深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称Op）。Operator算子，操作运算，比如AI的ReLU、Conv、Pooling、Scale、Softmax等。

7.1 查询算子

MindStudio中查询

mindspore.ops

7.2 算子分类

算子分类

MindSpore算子主要分为Primitivie算子和nn算子。思维导图，请参考：MindSpore算子分类.xmind

简单理解

Primitive算子可以认为是一些基础调料，你可以根据自己的口味按需组合出让自己满意的味道。
nn算子则是满足大众口味调好的蘸料，你自己不用费脑筋调味，直接用就完了。

即nn算子是由Primitive组成的，提供特定功能的api，但如果你觉得这个api不能满足你的要求，你可以自己用Primitive算子来组合实现，例如：你吃火锅非得用芥辣+花椒做蘸料才爽快，估计你是找不到有这种成品蘸料了，就需要你自己来配置这种蘸料。所以选择哪种API，还是要从你的需求出发。

Primitive算子（低阶算子）

Primitive算子是低阶算子，是开放给用户的最低阶算子接口，一个Primitive算子对应一个原语，它封装了底层的Ascend、GPU、AICPU、CPU等多种算子的具体实现，为用户提供基础算子能力。

Primitive算子接口是构建高阶接口、自动微分、网络模型等能力的基础。

Primitive算子可以分为计算算子和框架算子。计算算子主要负责具体的计算，而框架算子主要用于构图，自动微分等功能。

nn算子（高阶算子）

nn算子是高阶算子，是对低阶API的封装，主要包括卷积层算子、池化层算子、损失函数、优化器等。还提供了部分与Primitive算子同名的接口，主要作用是对Primitive算子进行进一步封装，为用户提供更友好的API。当nn算子功能满足用户的要求时可以直接使用nn算子，而当nn算子功能无法满足用户特定要求时可以使用低阶的Primitive算子实现特定的功能。

7.3 自定义算子

自定义TBE算子入门，不妨从单算子开发开始

问题引入

在模型转换过程中出现算子不支持的情况，例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己开发算子来提高计算性能，这时就需要进行自定义算子的开发。

DSL与TIK开发

TBE支持两种算子开发方式：特定域语言开发（DSL开发）和TVM原语开发（TIK开发）。DSL开发相对简单，适用于入门级的开发者。TBE工具提供自动优化机制，给出较优的调度流程，开发者仅需要了解神经网络和TBE DSL相关知识，便可指定目标生成代码，进一步被编译成专用内核。TIK开发难度较高，适用于对于TVM编程及达芬奇结构都非常了解的开发者使用。这种方式的接口偏底层，需开发者自己控制数据流及算子的硬件调度。

八、常用API

mindspore.nn.Cell

mindspore.nn.Cell 与 PyTorch的 torch.nn.Module 是一样的，用来定义神经网络的API。一个神经网络，由一个或者多个Cell组成，用户自定义的网络需要继承Cell类。

简单理解，MindSpore想象成一个3D打印机，Cell就是模型设计软件，通过在Cell中完成模型设计，MindSpore就可以根据设计生产出需要的模型。

mindspore.ops.functional

functional算子是经过初始化后的Primitive，可以直接作为函数使用。functional接口是为简化不带属性的Primitive算子调用流程而提供的，functional接口、composite接口和Primitive算子都可以从mindspore.ops中导入。

例如用户想使用pow功能，若使用Primitive算子，用户需要先实例化Pow算子，此时用户可以直接使用functional接口的tensor_pow来简化流程，代码示例如下：

import numpy as np
import mindspore
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as opsinput_x = mindspore.Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
input_y = 3.0
# 使用Primitive算子需先实例化
pow = ops.Pow()
output = pow(input_x, input_y)# 直接使用functional接口
output = ops.tensor_pow(input_x, input_y)
print(output)

# 输出
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