MindSpore深度学习框架 v2.2.14
源码介绍
功能介绍
MindSpore深度学习框架是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架。 MindSpore深度学习框架提供了友好的设计和高效的执行，旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验，并为Ascend AI处理器提供原生支持，以及软硬件协同优化。
同时，MindSpore作为全球AI开源社区，致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态。
MindSpore深度学习框架特点：
自动微分
当前主流深度学习框架中有三种自动微分技术：
基于静态计算图的转换：编译时将网络转换为静态数据流图，将链式法则应用于数据流图，实现自动微分。
基于动态计算图的转换：记录算子过载正向执行时网络的运行轨迹，对动态生成的数据流图应用链式法则，实现自动微分。
基于源码的转换：该技术是从功能编程框架演进而来，以即时编译（Just-in-time Compilation，JIT）的形式对中间表达式（程序在编译过程中的表达式）进行自动差分转换，支持复杂的控制流场景、高阶函数和闭包。
TensorFlow早期采用的是静态计算图，PyTorch采用的是动态计算图。静态映射可以利用静态编译技术来优化网络性能，但是构建网络或调试网络非常复杂。动态图的使用非常方便，但很难实现性能的极限优化。
MindSpore找到了另一种方法，即基于源代码转换的自动微分。一方面，它支持自动控制流的自动微分，因此像PyTorch这样的模型构建非常方便。另一方面，MindSpore可以对神经网络进行静态编译优化，以获得更好的性能。
MindSpore自动微分的实现可以理解为程序本身的符号微分。MindSpore IR是一个函数中间表达式，它与基础代数中的复合函数具有直观的对应关系。复合函数的公式由任意可推导的基础函数组成。MindSpore IR中的每个原语操作都可以对应基础代数中的基本功能，从而可以建立更复杂的流控制。
自动并行
MindSpore自动并行的目的是构建数据并行、模型并行和混合并行相结合的训练方法。该方法能够自动选择开销最小的模型切分策略，实现自动分布并行训练。
目前MindSpore采用的是算子切分的细粒度并行策略，即图中的每个算子被切分为一个集群，完成并行操作。在此期间的切分策略可能非常复杂，但是作为一名Python开发者，您无需关注底层实现，只要顶层API计算是有效的即可。
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