测试文件运行环境为: mindspore-ascend 1.0.1。
01_single_op.py
:执行单个算子,并打印相关结果,示例输出([[[[-0.02190447 -0.05208071 -0.0……5208071 -0.05208071 -0.06265172] ... [ 0.05016355 0.03958241 0.03958241 0.03958241 0.03443141]]]])
。
02_single_function.py
:若干算子组合成一个函数,并打印相关结果,示例输出([[3. 3. 3.] [3. 3. 3.] [3. 3. 3.]])
。
03_staging.py
:MindSpore提供Staging功能,该功能可以在PyNative模式下将Python函数或者Python类的方法编译成计算图,通过图优化等技术提高运行速度,示例输出([[3. 3. 3. 3.] [3. 3. 3. 3.] [3. 3. 3. 3.] [3. 3. 3. 3.]])
。
04_staging_2.py
:加装了ms_function
装饰器的函数中,如果包含不需要进行参数训练的算子(如pooling
、tensor_add
等算子),则这些算子可以在被装饰的函数中直接调用,示例输出[[2. 2. 2. 2.] [2. 2. 2. 2.] [2. 2. 2. 2.] [2. 2. 2. 2.]]
。
05_staging_3.py
:被装饰的函数中包含了需要进行参数训练的算子(如Convolution
、BatchNorm
等算子),则这些算子必须在被装饰的函数之外完成实例化操作,示例输出[[[[ 0.10377571 -0.0182163 -0.05221086] ... [ 0.0377498 -0.06117418 0.00546303]]]]
。
06_grad.py
:PyNative模式下,还可以支持单独求梯度的操作,示例输出(Tensor(shape=[], dtype=Int32, value=2), Tensor(shape=[], dtype=Int32, value=1))
。
07_lenet.py
:LeNet示例输出:2.3050091。
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