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作者：陈霸霸
开发一个模型的训练局部大抵分为数据处理，网络，损失函数，训练。因为咱们次要是实现的从 pytorch 到 mindspore 的复现，所以两者雷同的局部就不再具体介绍。
1. 数据处理：
在图像畛域罕用的数据集能够间接调用 mindspore.dateset 接口实现，十分不便。大家能够在 mindspore 官网的编程指南查到。其余的一些数据集咱们能够制作成 MindRecord（MindSpore 的自研数据格式，具备读写高效、易于分布式解决等劣势。），会在当前目录下生成.mindrecord 类型文件。也能够调用 mindspore.dateset.GeneratorDataset 进行自定义加载。应用 MindRecord 可能取得更好的性能晋升，毛病就是文件大小比原数据集要大，并且如果图片个数多的话，在制作的过程中我是用 cv.imread 读的，须要一次性读完再进行解决，所以解决的速度比较慢，每次数据处理改变的话就要从新进行制作。总之，如果数据集较大的话还是倡议调用 GeneratorDataset。2. 网络：
实现的话和 pytorch 大致相同，然而在训练时，如果采纳图模式，mindspore 会先进行图编译，在本地会生成 kernel_meta，而后才开始跑网络，所以一开始会比较慢。3. 损失函数：
和 pytorch 不同，如果要自定义损失函数，也须要像写网络那样，继承 nn.cell，定义 init 以及 construct。在损失函数里只能用 mindspore 里的操作，并且须要在 init 里初始化操作，在 construct 里调用。在接口转化局部，大部分能够通过编程指南里的算子匹配里找到。这里说下一些找不到的：pytorch 里的 Interpolate 能够通过 ops.ResizeBilinear 实现；
pytorch 里两个张量 a,b 实现 a[b>0] 这个操作 mindspore 里能够用 select 算子，例如：
cond = Tensor([True, False])
x = Tensor([4,9])# 你的张量 A
y = Tensor([0,0]) #长期
select = P.Select()
z=select(cond,x,y)，最初尽管 shape 和 pytorch 不一样，但最初会进行求和啥的；
损失中只计算一部分的值，如（10，1）只须要计算其中的 5 个值的损失。这种状况能够将其余值变成 0，应用 equal 算子能够失去要计算的 index，应用 select 算子能够吧不须要的值变成 0。应用算子其中须要留神 Tensor 的数据类型，有的只反对 float。
应用 cast 算子就能够吧 Tensor 数据类型互相转换；
4. 训练：
训练次要步骤为：定义网络，定义损失函数，定义优化器，失常状况能够间接调用 model.train 将网络，损失函数以及优化器同时封装起来进行训练。如果损失函数的输出参数不是两个例如 img,label 还须要自定义 WithLossCell 将网络和损失函数联合起来，调用 TrainOneStepCell 将优化器和网络以及损失函数联合起来最初传到 model.train 里。5. 自定义 callback 函数应用技巧：
Mindspore 给的 Callback 函数的确好用，申明应用，疾速就能够应用，但同时对于不同网络，不同人来说，个性化需要会无奈满足。所以有时候应用自定义 Callback 可能对于一些刚接触 Mindspore 的人来说更能够发现模型中的问题。官网 Callback 类：
个别应用官网定义好的 Callback 函数应用办法：
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运行后果如下：
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自定义 Callback：
个别就我而言，应用就是前面的六个函数，次要就是 step_begin,step_end。从函数名就晓得该函数是什么时候调用的，这里我就不做更多阐明。Callback 次要就是要对 run_context 内容要有所理解，这个能够自行去看源码。我这里次要就是想理解本人运行中每个 epoch 每步对均匀损失的影响，就应用了这个自定义。
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运行后果如下：
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6.modelarts 多卡训练：
在云上训练和本地最大不同就是须要调用 mix 接口将数据集等文件从 obs 通过 mix 接口传到 catch 里，训练实现失去 ckpt 文件再通过 mix 接口传到 obs 桶里。
