实现一个图片分类应用

本例子会实现一个简单的图片分类的功能，整体流程如下：

处理需要的数据集，这里使用了MNIST数据集。
定义一个网络，这里我们使用LeNet网络。
定义损失函数和优化器。
加载数据集并进行训练，训练完成后，查看结果及保存模型文件。
加载保存的模型，进行推理。
验证模型，加载测试数据集和训练后的模型，验证结果精度。

这是简单、基础的应用流程，其他高级、复杂的应用可以基于这个基本流程进行扩展。

准备环节

在动手进行实践之前，确保，你已经正确安装了MindSpore。如果没有，可以通过将MindSpore安装在你的电脑当中。

同时希望你拥有Python编码基础和概率、矩阵等基础数学知识。

那么接下来，就开始MindSpore的体验之旅吧。

我们示例中用到的数据集是由10类28*28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。

将数据集下载并解压到本地路径下，这里将数据集解压分别存放到工作区的./MNIST_Data/train、./MNIST_Data/test路径下。

目录结构如下：

导入Python库&模块

在使用前，需要导入需要的Python库。

目前使用到os库，为方便理解，其他需要的库，我们在具体使用到时再说明。

Copyimport os

详细的MindSpore的模块说明，可以在MindSpore API页面中搜索查询。

配置运行信息

在正式编写代码前，需要了解MindSpore运行所需要的硬件、后端等基本信息。

导入context模块，配置运行需要的信息。

Copyimport argparse
from mindspore import context
 
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description='MindSpore LeNet Example')
    parser.add_argument('--device_target', type=str, default="Ascend", choices=['Ascend', 'GPU', 'CPU'],
                        help='device where the code will be implemented (default: Ascend)')
    args = parser.parse_args()
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target=args.device_target,
                        enable_mem_reuse=False)
    ...

在样例中我们配置样例运行使用图模式。根据实际情况配置硬件信息，譬如代码运行在Ascend AI处理器上，则—device_target选择Ascend，代码运行在CPU、GPU同理。详细参数说明，请参见context.set_context()接口说明。

数据集对于训练非常重要，好的数据集可以有效提高训练精度和效率。在加载数据集前，我们通常会对数据集进行一些处理。

我们定义一个函数create_dataset()来创建数据集。在这个函数中，我们定义好需要进行的数据增强和处理操作：

定义数据集。
定义进行数据增强和处理所需要的一些参数。
根据参数，生成对应的数据增强操作。
使用map()映射函数，将数据操作应用到数据集。
对生成的数据集进行处理。

Copyimport mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
import mindspore.dataset.transforms.vision.c_transforms as CV
from mindspore.dataset.transforms.vision import Inter
from mindspore.common import dtype as mstype
 
def create_dataset(data_path, batch_size=32, repeat_size=1,
                   num_parallel_workers=1):
    """ create dataset for train or test
    Args:
        data_path: Data path
        batch_size: The number of data records in each group
        repeat_size: The number of replicated data records
        num_parallel_workers: The number of parallel workers
    """
    # define dataset
    mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path)
    # define operation parameters
    resize_height, resize_width = 32, 32
    rescale = 1.0 / 255.0
    shift = 0.0
    rescale_nml = 1 / 0.3081
    shift_nml = -1 * 0.1307 / 0.3081
 
    # define map operations
    resize_op = CV.Resize((resize_height, resize_width), interpolation=Inter.LINEAR)  # resize images to (32, 32)
    rescale_nml_op = CV.Rescale(rescale_nml, shift_nml)  # normalize images
    rescale_op = CV.Rescale(rescale, shift)  # rescale images
    hwc2chw_op = CV.HWC2CHW()  # change shape from (height, width, channel) to (channel, height, width) to fit network.
    type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)  # change data type of label to int32 to fit network
 
    # apply map operations on images
    mnist_ds = mnist_ds.map(input_columns="label", operations=type_cast_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(input_columns="image", operations=resize_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(input_columns="image", operations=rescale_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(input_columns="image", operations=rescale_nml_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(input_columns="image", operations=hwc2chw_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers)
 
    # apply DatasetOps
    buffer_size = 10000
    mnist_ds = mnist_ds.shuffle(buffer_size=buffer_size)  # 10000 as in LeNet train script
    mnist_ds = mnist_ds.batch(batch_size, drop_remainder=True)
    mnist_ds = mnist_ds.repeat(repeat_size)
 
    return mnist_ds

其中，batch_size：每组包含的数据个数，现设置每组包含32个数据。repeat_size：数据集复制的数量。

先进行shuffle、batch操作，再进行repeat操作，这样能保证1个epoch内数据不重复。

定义网络

我们选择相对简单的LeNet网络。LeNet网络不包括输入层的情况下，共有7层：2个卷积层、2个下采样层（池化层）、3个全连接层。每层都包含不同数量的训练参数，如下图所示：

我们需要对全连接层以及卷积层进行初始化。

TruncatedNormal：参数初始化方法，MindSpore支持TruncatedNormal、Normal、Uniform等多种参数初始化方法，具体可以参考MindSpore API的mindspore.common.initializer模块说明。

初始化示例代码如下：

Copyimport mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import TruncatedNormal
 
def weight_variable():
    """
    weight initial
    """
    return TruncatedNormal(0.02)
 
def conv(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
    """
    conv layer weight initial
    """
    weight = weight_variable()
    return nn.Conv2d(in_channels, out_channels,
                     kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding,
                     weight_init=weight, has_bias=False, pad_mode="valid")
 
def fc_with_initialize(input_channels, out_channels):
    """
    fc layer weight initial
    """
    weight = weight_variable()
    bias = weight_variable()
    return nn.Dense(input_channels, out_channels, weight, bias)

使用MindSpore定义神经网络需要继承。Cell是所有神经网络（Conv2d等）的基类。

神经网络的各层需要预先在init()方法中定义，然后通过定义construct()方法来完成神经网络的前向构造。按照LeNet的网络结构，定义网络各层如下：

基本概念

在进行定义之前，先简单介绍损失函数及优化器的概念。

优化器：用于最小化损失函数，从而在训练过程中改进模型。

定义了损失函数后，可以得到损失函数关于权重的梯度。梯度用于指示优化器优化权重的方向，以提高模型性能。

定义损失函数

MindSpore支持的损失函数有SoftmaxCrossEntropyWithLogits、L1Loss、MSELoss等。这里使用SoftmaxCrossEntropyWithLogits损失函数。

Copyfrom mindspore.nn.loss import SoftmaxCrossEntropyWithLogits

在main函数中调用定义好的损失函数：

Copyif __name__ == "__main__":
    #define the loss function
    net_loss = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(is_grad=False, sparse=True, reduction='mean')
    ...

MindSpore支持的优化器有Adam、AdamWeightDecay、Momentum等。

这里使用流行的Momentum优化器。

Copyif __name__ == "__main__":
    ...
    #learning rate setting
    lr = 0.01
    momentum = 0.9
    #create the network
    network = LeNet5()
    #define the optimizer
    net_opt = nn.Momentum(network.trainable_params(), lr, momentum)
    ...

训练网络

配置模型保存

MindSpore提供了callback机制，可以在训练过程中执行自定义逻辑，这里使用框架提供的ModelCheckpoint和LossMonitor为例。ModelCheckpoint可以保存网络模型和参数，以便进行后续的微调（fune-tune）操作，LossMonitor可以监控训练过程中值的变化。

Copyfrom mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig
 
if __name__ == "__main__":
    ...
    # set parameters of check point
    config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1875, keep_checkpoint_max=10) 
    # apply parameters of check point
    ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="checkpoint_lenet", config=config_ck) 
    ...

配置训练网络

通过MindSpore提供的model.train接口可以方便地进行网络的训练。这里把epoch_size设置为1，对数据集进行1个迭代的训练。

其中，在train_net方法中，我们加载了之前下载的训练数据集，mnist_path是MNIST数据集路径。

使用以下命令运行脚本：

Copypython lenet.py --device_target=CPU

其中，lenet.py：为你根据教程编写的脚本文件。—device_target CPU：指定运行硬件平台，参数为CPU、GPU或者Ascend，根据你的实际运行硬件平台来指定。

训练过程中会打印loss值，类似下图。loss值会波动，但总体来说loss值会逐步减小，精度逐步提高。每个人运行的loss值有一定随机性，不一定完全相同。训练过程中loss打印示例如下：

Copy...
epoch: 1 step: 262, loss is 1.9212162
epoch: 1 step: 263, loss is 1.8498616
epoch: 1 step: 264, loss is 1.7990671
epoch: 1 step: 265, loss is 1.9492403
epoch: 1 step: 266, loss is 2.0305142
epoch: 1 step: 267, loss is 2.0657792
epoch: 1 step: 268, loss is 1.9582214
epoch: 1 step: 269, loss is 0.9459006
epoch: 1 step: 270, loss is 0.8167224
epoch: 1 step: 271, loss is 0.7432692
...

训练完后，即保存的模型文件，示例如下:

Copycheckpoint_lenet-1_1875.ckpt

其中，checkpointlenet-1_1875.ckpt：指保存的模型参数文件。名称具体含义checkpoint{网络名称}-{第几个epoch}_{第几个step}.ckpt。

验证模型

在得到模型文件后，通过模型运行测试数据集得到的结果，验证模型的泛化能力。

使用model.eval()接口读入测试数据集。
使用保存后的模型参数进行推理。

Copyfrom mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net
 
...
def test_net(args,network,model,mnist_path):
    """define the evaluation method"""
    print("============== Starting Testing ==============")
    #load the saved model for evaluation
    param_dict = load_checkpoint("checkpoint_lenet-1_1875.ckpt")
    #load parameter to the network
    load_param_into_net(network, param_dict)
    #load testing dataset
    ds_eval = create_dataset(os.path.join(mnist_path, "test"))
    acc = model.eval(ds_eval, dataset_sink_mode=False)
    print("============== Accuracy:{} ==============".format(acc))
 
if __name__ == "__main__":
    ...
    test_net(args, network, model, mnist_path)

其中，load_checkpoint()：通过该接口加载CheckPoint模型参数文件，返回一个参数字典。checkpoint_lenet-1_1875.ckpt：之前保存的CheckPoint模型文件名称。load_param_into_net：通过该接口把参数加载到网络中。

使用运行命令，运行你的代码脚本。

其中，lenet.py：为你根据教程编写的脚本文件。—device_target CPU：指定运行硬件平台，参数为CPU、或者Ascend，根据你的实际运行硬件平台来指定。

运行结果示例如下：

Copy...
============== Accuracy:{'Accuracy': 0.9742588141025641} ==============

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