昇思MindSpore

import mindspore.dataset as dsfrom mindspore.dataset.transforms import Compose, ToTensor, Normalize# 加载MNIST数据集dataset = ds.MnistDataset(\"path/to/mnist_dataset\")transforms = Compose([ToTensor(), Normalize((0.1307,), (0.3081,))])dataset = dataset.map(operations=transforms, input_columns=[\"image\"])dataset = dataset.batch(batch_size=64)

• • 构建模型：框架提供丰富的API，支持动态图和静态图编程。

import mindspore.nn as nnimport mindspore.ops as opsclass LeNet5(nn.Cell):    def __init__(self):        super(LeNet5, self).__init__()        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5, pad_mode=\'valid\')        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode=\'valid\')        self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120)        self.fc2 = nn.Dense(120, 84)        self.fc3 = nn.Dense(84, 10)        self.relu = nn.ReLU()        self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)        self.flatten = ops.Flatten()    def construct(self, x):        x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x)))        x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x)))        x = self.flatten(x)        x = self.relu(self.fc1(x))        x = self.relu(self.fc2(x))        x = self.fc3(x)        return xmodel = LeNet5()

• • 训练模型：框架提供Model类，简化训练和评估流程。

from mindspore.train import Modelfrom mindspore.nn import SoftmaxCrossEntropyWithLogits, Momentumfrom mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig# 定义损失函数和优化器loss_fn = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction=\'mean\')optimizer = Momentum(model.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9)# 创建Model实例model = Model(model, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={\'accuracy\'})# 设置保存检查点的配置config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1875, keep_checkpoint_max=10)ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix=\"lenet\", config=config_ck)# 开始训练model.train(10, dataset, callbacks=[ckpoint_cb])

• • 评估模型：训练完成后，用测试集评估模型性能。

# 加载测试数据集test_dataset = ds.MnistDataset(\"path/to/mnist_test_dataset\")test_dataset = test_dataset.map(operations=transforms, input_columns=[\"image\"])test_dataset = test_dataset.batch(batch_size=64)# 评估模型acc = model.eval(test_dataset)print(f\"Accuracy: {acc[\'accuracy\']}\")

昇思MindSpore的应用场景

• 智能交通与自动驾驶：在自动驾驶车辆和智能交通系统中，用在实时目标检测、路径规划和交通流量管理，提升交通效率和安全性。
• 工业自动化与智能制造：部署在工业生产线上，用在实时质量检测和设备故障预测，优化生产流程，提高生产效率。
• 医疗健康与医学影像：用在医学影像分析和智能健康监测设备，辅助医生诊断疾病，提升医疗服务水平。
• 科学研究与工程仿真：结合AI4S套件，加速电磁仿真、流体仿真和分子动力学模拟等科学计算任务，助力科研创新。
• 企业数据分析与决策支持：用在企业客户行为分析、市场趋势预测和风险评估，帮助企业做出更精准的决策。