昇思MindSpore 基础入门学习-使用静态图加速学习-CSDN

梦醒三叹2024-07-19 12:42

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昇思MindSpore 基础入门学习 使用静态图加速 (AI 代码解析)

使用静态图加速

背景介绍

AI编译框架分为两种运行模式，分别是动态图模式以及静态图模式。MindSpore默认情况下是以动态图模式运行，但也支持手工切换为静态图模式。两种运行模式的详细介绍如下：

动态图模式

动态图的特点是计算图的构建和计算同时发生（Define by run），其符合Python的解释执行方式，在计算图中定义一个Tensor时，其值就已经被计算且确定，因此在调试模型时较为方便，能够实时得到中间结果的值，但由于所有节点都需要被保存，导致难以对整个计算图进行优化。

在MindSpore中，动态图模式又被称为PyNative模式。由于动态图的解释执行特性，在脚本开发和网络流程调试过程中，推荐使用动态图模式进行调试。 如需要手动控制框架采用PyNative模式，可以通过以下代码进行网络构建：

python 复制代码 
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:
import numpy as np  # 导入NumPy库，用于数值计算
import mindspore  # 导入MindSpore框架
from mindspore import nn  # 从MindSpore导入神经网络模块
from mindspore import Tensor  # 从MindSpore导入Tensor类

# In[2]:
def network():
    # 定义一个简单的神经网络模型
    model = nn.SequentialCell(
                nn.Flatten(),  # 将输入张量展平
                nn.Dense(28*28, 512),  # 全连接层，将展平后的输入映射到512维
                nn.ReLU(),  # ReLU激活函数
                nn.Dense(512, 512),  # 另一个全连接层
                nn.ReLU(),  # ReLU激活函数
                nn.Dense(512, 10))  # 最后一层全连接层，将输出映射到10维
    return model  # 返回定义的模型

# ## 保存和加载模型权重

# In[3]:
model = network()  # 创建神经网络模型
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")  # 保存模型的权重到文件"model.ckpt"

# ## 加载模型权重

# In[4]:
model = network()  # 再次创建相同的神经网络模型
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")  # 从文件"model.ckpt"加载模型权重
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)  # 将加载的权重应用到模型中
print(param_not_load)  # 打印未被加载的参数列表

# ## 保存和加载MindIR

# In[5]:
model = network()  # 创建神经网络模型
inputs = Tensor(np.ones([1, 1, 28, 28]).astype(np.float32))  # 创建输入张量，形状为(1, 1, 28, 28)，数据类型为float32
mindspore.export(model, inputs, file_name="model", file_format="MINDIR")  # 导出模型为MindIR格式文件

# In[6]:
mindspore.set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE)  # 设置MindSpore的执行模式为图模式

graph = mindspore.load("model.mindir")  # 加载MindIR格式的模型文件
model = nn.GraphCell(graph)  # 使用加载的模型图创建GraphCell实例
outputs = model(inputs)  # 传入输入张量进行推理，获取输出
print(outputs.shape)  # 打印输出张量的形状
  1. 导入必要的库 ：
    • numpy 用于数值计算。
    • mindspore 框架及其相关模块用于神经网络的创建、训练和保存。
  2. 定义神经网络模型 ：
    • 使用 nn.SequentialCell 创建一个简单的前馈神经网络，包含展平层、全连接层和ReLU激活函数。
  3. 保存和加载模型权重 ：
    • mindspore.save_checkpoint：将模型的参数保存到一个Checkpoint文件中。
    • mindspore.load_checkpoint：从Checkpoint文件中加载模型的参数。
    • mindspore.load_param_into_net：将加载的参数应用到模型中，并返回未成功加载的参数列表。
  4. 保存和加载MindIR ：
    • mindspore.export：将模型及其结构导出为MindIR格式文件。这种格式同时保存模型结构和参数，以便在推理或部署时使用。
    • mindspore.load：加载MindIR格式的模型文件。
    • nn.GraphCell：创建一个GraphCell实例用于封装执行图，使其可以像普通的神经网络模型一样被调用进行推理。
  5. 推理执行 ：
    • 设置MindSpore的执行模式为图模式（GRAPH_MODE），加载MindIR模型，并进行推理，最终打印输出张量的形状以验证模型的输出。

静态图模式

相较于动态图而言，静态图的特点是将计算图的构建和实际计算分开（Define and run）。有关静态图模式的运行原理，可以参考静态图语法支持。

在MindSpore中，静态图模式又被称为Graph模式，在Graph模式下，基于图优化、计算图整图下沉等技术，编译器可以针对图进行全局的优化，获得较好的性能，因此比较适合网络固定且需要高性能的场景。

如需要手动控制框架采用静态图模式，可以通过以下代码进行网络构建：

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 配置MindSpore上下文为PYNATIVE_MODE（动态图模式）
ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE)

# 定义一个神经网络类，继承自nn.Cell
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 定义一个flatten层，用于将输入展平
        self.flatten = nn.Flatten()
        # 定义一个包含Dense和ReLU层的顺序容器
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    # 构建前向传播过程
    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 实例化网络模型
model = Network()

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 通过模型进行前向传播，获取输出
output = model(input)

# 打印输出
print(output)
  1. import numpy as np
    • 导入NumPy库，用于数组和矩阵操作。
  2. import mindspore as ms
    • 导入MindSpore库，用于深度学习模型的构建和训练。
  3. from mindspore import nn, Tensor
    • 从MindSpore库中导入神经网络模块（nn）和张量（Tensor）类。
  4. ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE)
    • 配置MindSpore的运行模式为PYNATIVE_MODE，即动态图模式。动态图模式允许逐步执行代码，便于调试和开发。
  5. class Network(nn.Cell):
    • 定义一个名为Network的类，继承自nn.Cell，用于构建神经网络模型。
  6. def __init__(self):
    • 在类的初始化方法中，定义网络的各个层。包括一个Flatten层和一个顺序容器SequentialCell，其中包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。
  7. def construct(self, x):
    • 定义前向传播方法，将输入数据展平后经过顺序容器dense_relu_sequential，最后返回输出结果。
  8. model = Network()
    • 实例化Network类，创建模型对象。
  9. input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
    • 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型。
  10. output = model(input)
  • 将输入张量传入模型，进行前向传播，并获取输出结果。
  1. print(output)
  • 打印输出结果。

静态图模式的使用场景

MindSpore编译器重点面向Tensor数据的计算以及其微分处理。因此使用MindSpore API以及基于Tensor对象的操作更适合使用静态图编译优化。其他操作虽然可以部分入图编译，但实际优化作用有限。另外，静态图模式先编译后执行的模式导致其存在编译耗时。因此，如果函数无需反复执行，那么使用静态图加速也可能没有价值。

有关使用静态图来进行网络编译的示例，请参考网络构建。

静态图模式开启方式

通常情况下，由于动态图的灵活性，我们会选择使用PyNative模式来进行自由的神经网络构建，以实现模型的创新和优化。但是当需要进行性能加速时，我们需要对神经网络部分或整体进行加速。MindSpore提供了两种切换为图模式的方式，分别是基于装饰器的开启方式以及基于全局context的开启方式。

基于装饰器的开启方式

MindSpore提供了jit装饰器，可以通过修饰Python函数或者Python类的成员函数使其被编译成计算图，通过图优化等技术提高运行速度。此时我们可以简单的对想要进行性能优化的模块进行图编译加速，而模型其他部分，仍旧使用解释执行方式，不丢失动态图的灵活性。无论全局context是设置成静态图模式还是动态图模式，被jit修饰的部分始终会以静态图模式进行运行。

在需要对Tensor的某些运算进行编译加速时，可以在其定义的函数上使用jit修饰器，在调用该函数时，该模块自动被编译为静态图。需要注意的是，jit装饰器只能用来修饰函数，无法对类进行修饰。jit的使用示例如下：

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 定义一个神经网络类，继承自nn.Cell
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 定义一个flatten层，用于将输入展平
        self.flatten = nn.Flatten()
        # 定义一个包含Dense和ReLU层的顺序容器
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    # 构建前向传播过程
    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 使用ms.jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行
@ms.jit
def run(x):
    model = Network()      # 实例化网络模型
    return model(x)        # 通过模型进行前向传播，获取输出

# 运行装饰器修饰的函数，获取输出
output = run(input)

# 打印输出
print(output)
  1. import numpy as np
    • 导入NumPy库，用于数组和矩阵操作。
  2. import mindspore as ms
    • 导入MindSpore库，用于深度学习模型的构建和训练。
  3. from mindspore import nn, Tensor
    • 从MindSpore库中导入神经网络模块（nn）和张量（Tensor）类。
  4. class Network(nn.Cell):
    • 定义一个名为Network的类，继承自nn.Cell，用于构建神经网络模型。
  5. def __init__(self):
    • 在类的初始化方法中，定义网络的各个层。包括一个Flatten层和一个顺序容器SequentialCell，其中包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。
  6. def construct(self, x):
    • 定义前向传播方法，将输入数据展平后经过顺序容器dense_relu_sequential，最后返回输出结果。
  7. input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
    • 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型。
  8. @ms.jit
    • 使用MindSpore的jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行。静态图模式可以提升运行效率，但需要提前编译计算图。
  9. def run(x):
    • 定义一个名为run的函数，用于实例化模型并进行前向传播。
  10. model = Network()
  • 在run函数中实例化Network类，创建模型对象。
  1. return model(x)
  • 调用模型的前向传播方法，将输入数据传入并返回输出结果。
  1. output = run(input)
  • 调用被ms.jit装饰的run函数，传入输入张量并获取输出结果。
  1. print(output)
  • 打印输出结果。

除使用修饰器外，也可使用函数变换方式调用jit方法，示例如下：

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 定义一个神经网络类，继承自nn.Cell
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 定义一个flatten层，用于将输入展平
        self.flatten = nn.Flatten()
        # 定义一个包含Dense和ReLU层的顺序容器
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    # 构建前向传播过程
    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 定义一个函数用于模型的前向传播
def run(x):
    model = Network()      # 实例化网络模型
    return model(x)        # 通过模型进行前向传播，获取输出

# 通过调用jit将函数转换为以静态图方式执行
run_with_jit = ms.jit(run)

# 运行转换后的静态图模式函数，获取输出
output = run_with_jit(input)

# 打印输出
print(output)
  1. import numpy as np
    • 导入NumPy库，用于数组和矩阵操作。
  2. import mindspore as ms
    • 导入MindSpore库，用于深度学习模型的构建和训练。
  3. from mindspore import nn, Tensor
    • 从MindSpore库中导入神经网络模块（nn）和张量（Tensor）类。
  4. class Network(nn.Cell):
    • 定义一个名为Network的类，继承自nn.Cell，用于构建神经网络模型。
  5. def __init__(self):
    • 在类的初始化方法中，定义网络的各个层。包括一个Flatten层和一个顺序容器SequentialCell，其中包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。
  6. def construct(self, x):
    • 定义前向传播方法，将输入数据展平后经过顺序容器dense_relu_sequential，最后返回输出结果。
  7. input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
    • 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型。
  8. def run(x):
    • 定义一个名为run的函数，用于实例化模型并进行前向传播。
  9. model = Network()
    • 在run函数中实例化Network类，创建模型对象。
  10. return model(x)
  • 调用模型的前向传播方法，将输入数据传入并返回输出结果。
  1. run_with_jit = ms.jit(run)
  • 通过调用MindSpore的jit函数，将run函数转换为以静态图方式执行。静态图模式可以提升运行效率，但需要提前编译计算图。
  1. output = run_with_jit(input)
  • 调用转换后的静态图模式函数，将输入张量传入并获取输出结果。
  1. print(output)
  • 打印输出结果。

当我们需要对神经网络的某部分进行加速时，可以直接在construct方法上使用jit修饰器，在调用实例化对象时，该模块自动被编译为静态图。示例如下：

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 定义一个神经网络类，继承自nn.Cell
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 定义一个flatten层，用于将输入展平
        self.flatten = nn.Flatten()
        # 定义一个包含Dense和ReLU层的顺序容器
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    # 使用ms.jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行
    @ms.jit
    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 实例化网络模型
model = Network()

# 通过模型进行前向传播，获取输出
output = model(input)

# 打印输出
print(output)
  1. import numpy as np
    • 导入NumPy库，用于数组和矩阵操作。
  2. import mindspore as ms
    • 导入MindSpore库，用于深度学习模型的构建和训练。
  3. from mindspore import nn, Tensor
    • 从MindSpore库中导入神经网络模块（nn）和张量（Tensor）类。
  4. class Network(nn.Cell):
    • 定义一个名为Network的类，继承自nn.Cell，用于构建神经网络模型。
  5. def __init__(self):
    • 在类的初始化方法中，定义网络的各个层。包括一个Flatten层和一个顺序容器SequentialCell，其中包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。
  6. @ms.jit
    • 使用MindSpore的jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行。静态图模式可以提升运行效率，但需要提前编译计算图。
  7. def construct(self, x):
    • 定义前向传播方法，将输入数据展平后经过顺序容器dense_relu_sequential，最后返回输出结果。
  8. input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
    • 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型。
  9. model = Network()
    • 实例化Network类，创建模型对象。
  10. output = model(input)
  • 将输入张量传入模型，进行前向传播，并获取输出结果。
  1. print(output)
  • 打印输出结果。

基于context的开启方式

context模式是一种全局的设置模式。代码示例如下：

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 使用set_context进行运行静态图模式的配置
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)  

# 定义一个神经网络类，继承自nn.Cell
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 定义一个flatten层，用于将输入展平
        self.flatten = nn.Flatten()
        # 定义一个包含Dense和ReLU层的顺序容器
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    # 构建前向传播过程
    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 实例化网络模型
model = Network()

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 通过模型进行前向传播，获取输出
output = model(input)

# 打印输出
print(output)
  1. import numpy as np
    • 导入NumPy库，用于数组和矩阵操作。
  2. import mindspore as ms
    • 导入MindSpore库，用于深度学习模型的构建和训练。
  3. from mindspore import nn, Tensor
    • 从MindSpore库中导入神经网络模块（nn）和张量（Tensor）类。
  4. ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
    • 使用set_context函数配置MindSpore的运行模式为静态图模式（GRAPH_MODE）。静态图模式的特点是计算图在运行前会被编译优化，适合大规模深度学习任务。
  5. class Network(nn.Cell):
    • 定义一个名为Network的类，继承自nn.Cell，用于构建神经网络模型。
  6. def __init__(self):
    • 在类的初始化方法中，定义网络的各个层。包括一个Flatten层和一个顺序容器SequentialCell，其中包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。
  7. def construct(self, x):
    • 定义前向传播方法，将输入数据展平后经过顺序容器dense_relu_sequential，最后返回输出结果。
  8. model = Network()
    • 实例化Network类，创建模型对象。
  9. input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
    • 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型。
  10. output = model(input)
  • 将输入张量传入模型，进行前向传播，并获取输出结果。
  1. print(output)
  • 打印输出结果。

静态图的语法约束

在Graph模式下，Python代码并不是由Python解释器去执行，而是将代码编译成静态计算图，然后执行静态计算图。因此，编译器无法支持全量的Python语法。MindSpore的静态图编译器维护了Python常用语法子集，以支持神经网络的构建及训练。详情可参考静态图语法支持。

JitConfig配置选项

在图模式下，可以通过使用JitConfig配置选项来一定程度的自定义编译流程，目前JitConfig支持的配置参数如下：

  • jit_level: 用于控制优化等级。
  • exec_mode: 用于控制模型执行方式。
  • jit_syntax_level: 设置静态图语法支持级别，详细介绍请见静态图语法支持。

静态图高级编程技巧

使用静态图高级编程技巧可以有效地提高编译效率以及执行效率，并可以使程序运行的更加稳定。详情可参考静态图高级编程技巧。

整体代码

上述内容详细介绍了MindSpore中动态图模式和静态图模式的区别、使用场景，以及如何在不同模式下进行网络构建。以下是一些关键代码示例和解析，以帮助理解如何切换和使用这两种模式。

动态图模式示例

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 配置MindSpore为动态图模式
ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE)

# 定义神经网络类
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 实例化网络模型
model = Network()

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 通过模型进行前向传播，获取输出
output = model(input)

# 打印输出
print(output)

静态图模式示例

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 配置MindSpore为静态图模式
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)

# 定义神经网络类
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 实例化网络模型
model = Network()

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 通过模型进行前向传播，获取输出
output = model(input)

# 打印输出
print(output)

使用@ms.jit装饰器加速

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

# 使用全局Context配置为动态图模式
ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE)

class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    @ms.jit  # 使用ms.jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行
    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 实例化网络模型
model = Network()

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

# 通过模型进行前向传播，获取输出
output = model(input)

# 打印输出
print(output)

使用ms.jit装饰器的函数加速

python 复制代码 
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512),  # 输入为28*28个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 512),    # 输入为512个单元，输出为512个单元的全连接层
            nn.ReLU(),             # ReLU激活函数
            nn.Dense(512, 10)      # 输入为512个单元，输出为10个单元的全连接层
        )

    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)                       # 将输入数据展平
        logits = self.dense_relu_sequential(x)    # 通过SequentialCell进行前向传播
        return logits                             # 返回输出

# 创建一个形状为[64, 1, 28, 28]的全1输入张量，并将其转换为float32类型
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))

def run(x):
    model = Network()
    return model(x)

# 通过调用jit将函数转换为以静态图方式执行
run_with_jit = ms.jit(run)

# 通过转换后的静态图模式函数进行前向传播，获取输出
output = run_with_jit(input)

# 打印输出
print(output)

上述示例展示了如何在MindSpore中切换和使用动态图模式和静态图模式，以及如何使用@ms.jit装饰器进行加速。具体选择哪种模式取决于实际需求和场景，动态图模式适合开发和调试，静态图模式适合需要高性能的场景。

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