昇思25天学习打卡营第01天|imdeity

原来对深度学习的认知基本为0，通过对MindSpore 开源深度学习框架的学习，算是可以窥见一斑了。我总结了一些关于MindSpore使用的基本心过程：

环境搭建：首先，需要安装MindSpore框架，这通常通过pip命令完成。如果教程中需要额外的库，比如download，也需要通过pip安装。

数据准备：MindSpore提供了基于Pipeline的数据引擎，可以高效地处理数据集。

数据变换：通过mindspore.dataset和mindspore.dataset.transforms，可以对图像数据进行缩放、归一化等操作，并将数据打包成指定大小的batch，以便于模型训练。

网络构建：MindSpore使用mindspore.nn模块来构建网络。用户可以通过继承nn.Cell类并重写__init__和construct方法来自定义网络。

模型训练：MindSpore支持函数式自动微分，这使得正向计算、反向传播和参数优化的实现变得简单。用户需要定义正向计算函数、梯度计算函数和训练函数。

模型评估：通过定义测试函数，可以评估模型在测试集上的性能，包括准确率和平均损失。

保存与加载模型：训练完成后，可以使用MindSpore的save_checkpoint和load_checkpoint函数来保存和加载模型的参数。

预测推理：加载模型参数后，模型可以用于预测推理，输出预测结果并与实际标签进行比较。

MindSpore进行深度学习开发是一个直观且高效的过程。它的API设计简洁，易于理解