input=np.random.uniform(...)
是不是固定格式?A: 不是固定格式的,这一步操作是为了创建一个输入,以便于构建网络结构。export
里只要传入正确的shape
即可,使用np.ones
和np.zeros
创建都是可以的。
A: MindSpore采用Protobuf存储训练参数,无法直接读取其他框架的模型。对于模型文件本质保存的就是参数和对应的值,可以用其他框架的API将参数读取出来之后,拿到参数的键值对,然后再加载到MindSpore中使用。比如想用其他框架训练好的ckpt文件,可以先把参数读取出来,再调用MindSpore的save_checkpoint
接口,就可以保存成MindSpore可以读取的ckpt文件格式了。
A: 通过下面四个方面进行对比:
网络执行:两个模式使用的算子是一致的,因此相同的网络和算子,分别在两个模式下执行时,精度效果是一致的。由于Graph模式运用了图优化、计算图整图下沉等技术,Graph模式执行网络的性能和效率更高;
场景使用:Graph模式需要一开始就构建好网络结构,然后框架做整图优化和执行,比较适合网络固定没有变化,且需要高性能的场景;
不同硬件(Ascend
、GPU
和CPU
)资源:都支持这两种模式;
代码调试:由于PyNative模式是逐行执行算子,用户可以直接调试Python代码,在代码中任意位置打断点查看对应算子的输出或执行结果。而Graph模式由于在构造函数里只是完成网络构造,实际没有执行,因此在construct
函数里打断点无法获取对应算子的输出,只能先指定算子进行打印,然后在网络执行完成后查看输出结果。
语法支持:PyNative模式具有动态语法亲和性,表达灵活,基本覆盖所有Python语法。Graph模式支持覆盖Python常用语法子集,以支持神经网络的构建和训练。
A: 可以的,MindSpore面向Ascend/GPU/CPU提供统一的API,在算子支持的前提下,网络脚本可以不做修改直接跨平台运行。
A: 可以在一个python文件中混用两个框架的。要注意类型间的区别。例如两个框架创建的Tensor类型是不同的,但对于python的基础类型都是通用的。
A: MindSpore的ckpt
和TensorFlow的ckpt
格式是不通用的,虽然都是使用Protobuf
协议,但是proto
的定义是不同的。当前MindSpore不支持读取TensorFlow或PyTorch的ckpt
文件。
A: Atlas 200/300/500推理产品需要运行专用的OM模型,先使用MindSpore导出ONNX模型,再转化为Atlas 200/300/500推理产品支持的OM模型。可以,HiLens Kit是以Atlas 200/300/500推理产品为推理核心,所以前后两个问题本质上是一样的,需要转换为OM模型。
Ascend
上跑么?A: MindSpore同时支持华为自己的Ascend
、GPU
与CPU
,是支持异构算力的。
A: 由于Protobuf的硬件限制,导出ONNX格式时,模型参数大小不能超过2G;导出MINDIR格式时,模型参数大小没有限制,MindSpore不支持导入ONNX格式,只支持导入MINDIR。 MINDIR的导入不存在模型参数大小限制。
A: MindSpore当前支持CPU/GPU/Ascend。目前笔记本电脑或者有GPU的环境,都可以通过Docker镜像来使用。当前MindSpore Model Zoo中有部分模型已经支持GPU的训练和推理,其他模型也在不断地进行完善。在分布式并行训练方面,MindSpore当前支持GPU多卡训练。你可以通过项目Release note获取最新信息。
A: MindSpore提供了可插拔式的设备管理接口,其他计算单元(比如FPGA)可快速灵活地实现与MindSpore的对接,欢迎您参与社区进行异构计算后端的开发工作。
A: ModelArts是华为公有云线上训练及推理平台,MindSpore是华为深度学习框架。
import taichi as ti
就能直接用了,MindSpore是否也支持?A: MindSpore支持Python原生表达,import mindspore
相关包即可使用。
A: 支持,可以参考代码梯度截断脚本。
A: 函数式: 一切皆函数,易于微分实现;无副作用,易于实现自动并行化分析。JIT
编译能力: 图形IR,控制流依赖和数据流合一,平衡通用性/易用性。图形完备的IR: 更多的转换Python
灵活语法,包括递归等。
A: MindSpore分布式训练除了支持数据并行,还支持算子级模型并行,可以对算子输入tensor进行切分并行。在此基础上支持自动并行,用户只需要写单卡脚本,就能自动切分到多个节点并行执行。
A: MindSpore框架本身并不需要支持FCA。对于语义类模型,用户可以调用第三方的工具在数据预处理阶段做FCA数学分析。MindSpore本身支持Python语言,import FCA
相关包即可使用。
A: MindSpore是端边云统一的训练和推理框架,支持将云侧训练的模型导出到Ascend AI处理器和终端设备进行推理。当前推理阶段支持的优化包括量化、算子融合、内存复用等。
A: 自动并行特性对CPU GPU的支持还在完善中。推荐用户在Atlas训练系列产品上使用自动并行,可以关注开源社区,申请MindSpore开发者体验环境进行试用。
A: TensorFlow的对象检测Pipeline接口属于TensorFlow Model模块。待MindSpore检测类模型完备后,会提供类似的Pipeline接口。
A: PyNative模式是兼容迁移学习的。
A: MindSpore的ModelZoo主要提供MindSpore框架实现的模型,同时包括了Ascend/GPU/CPU/Mobile多种设备的支持。昇腾的ModelZoo主要提供运行于Ascend加速芯片上的模型,包括了MindSpore/PyTorch/TensorFlow/Caffe等多种框架的支持。可以参考对应的Gitee仓库。
其中MindSpore+Ascend的组合是有重合的,这部分模型会以MindSpore的ModelZoo为主要版本,定期向昇腾ModelZoo发布。
A: NPU指针对神经网络算法的专用处理器,不同公司推出的NPU架构各异,Ascend是基于华为公司自研的达芬奇架构的NPU。
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