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tutorials/notebook/README.md
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| 教  程  名  称 | 文  件  名  称 | 教  程  类  别 | 内  容  描  述
| :----------- | :----------- | :------- |:------
| 手写数字分类识别入门体验教程 | [quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/quick_start.ipynb) | 快速入门 | - CPU平台下从数据集到模型验证的全过程解读 <br/> - 体验教程中各功能模块的使用说明 <br/> - 数据集图形化展示 <br/> - 了解LeNet5具体结构和参数作用 <br/> - 学习使用自定义回调函数 <br/> - loss值与训练步数的变化图 <br/> - 模型精度与训练步数的变化图 <br/> - 使用模型应用到手写图片的预测与分类上
| 线性拟合 | [linear_regression.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/linear_regression.ipynb) | 快速入门 | - 了解线性拟合的算法原理<br/> - 了解在MindSpore中如何实现线性拟合的算法原理 <br/> - 学习使用MindSpore实现AI训练中的正向传播和方向传播<br/> - 可视化线性函数拟合数据的全过程。
| 加载数据集 | [loading_dataset.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/loading_dataset.ipynb) | 使用指南 | - 学习MindSpore中加载数据集的方法 <br/> - 展示加载常用数据集的方法<br/> - 展示加载MindRecord格式数据集的方法<br/> - 展示加载自定义格式数据集的方法
| 将数据集转换为MindSpore数据格式 | [convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb) | 使用指南 | - 展示将MNIST数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CSV数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CIFAR-10数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CIFAR-100数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将ImageNet数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示用户自定义生成MindSpore数据格式
| 数据处理与数据增强 | [data_loading_enhancement.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/data_loading_enhance/data_loading_enhancement.ipynb) | 使用指南 | - 学习MindSpore中数据处理和增强的方法 <br/> - 展示数据处理、增强方法的实际操作 <br/> - 对比展示数据处理前和处理后的效果<br/> - 表述在数据处理、增强后的意义
| 自然语言处理应用 | [nlp_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/nlp_application.ipynb) | 应用实践 | - 展示MindSpore在自然语言处理的应用<br/> - 展示自然语言处理中数据集特定的预处理方法<br/> - 展示如何定义基于LSTM的SentimentNet网络
| 计算机视觉应用 | [computer_vision_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/computer_vision_application.ipynb) | 应用实践 | - 学习MindSpore卷积神经网络在计算机视觉应用的过程 <br/> - 学习下载CIFAR-10数据集，搭建运行环境<br/>- 学习使用ResNet-50构建卷积神经网络<br/> - 学习使用Momentum和SoftmaxCrossEntropyWithLogits构建优化器和损失函数<br/> - 学习调试参数训练模型，判断模型精度
| 模型的训练及验证同步方法 | [synchronization_training_and_evaluation.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/synchronization_training_and_evaluation.ipynb) | 应用实践 | - 了解模型训练和验证同步进行的方法<br/> - 学习同步训练和验证中参数设置方法<br/> - 利用绘图函数从保存的模型中挑选出最优模型
| 使用PyNative进行神经网络的训练调试体验 | [debugging_in_pynative_mode.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/debugging_in_pynative_mode.ipynb) | 模型调优 | - GPU平台下从数据集获取单个数据进行单个step训练的数据变化全过程解读 <br/> - 了解PyNative模式下的调试方法 <br/> - 图片数据在训练过程中的变化情况的图形展示 <br/> - 了解构建权重梯度计算函数的方法 <br/> - 展示1个step过程中权重的变化及数据展示
| 自定义调试信息体验文档 | [customized_debugging_information.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/customized_debugging_information.ipynb) | 模型调优 | - 了解MindSpore的自定义调试算子 <br/> - 学习使用自定义调试算子Callback设置定时训练<br/>- 学习设置metrics算子输出相对应的模型精度信息<br/> - 学习设置日志环境变量来控制glog输出日志
| MindInsight的模型溯源和数据溯源体验 | [mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb) | 模型调优 | - 了解MindSpore中训练数据的采集及展示 <br/> - 学习使用SummaryRecord记录数据 <br/> - 学习使用回调函数SummaryCollector进行数据采集 <br/> - 使用MindInsight进行数据可视化 <br/> - 了解数据溯源和模型溯源的使用方法
| 计算图和数据图可视化 | [calculate_and_datagraphic.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb) | 模型调优 | - 了解MindSpore中新增可视化功能 <br/> - 学习使用MindInsight可视化看板<br/> - 学习使用查看计算图可视化图的信息的方法<br/> - 学习使用查看数据图中展示的信息的方法
| 标量、直方图、图像和张量可视化 | [mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb) | 模型调优 | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程 <br/> - 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示<br/> - 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息<br/> - 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
| 混合精度 | [mixed_precision.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mixed_precision.ipynb) | 性能优化 | - 了解混合精度训练的原理 <br/> - 学习在MindSpore中使用混合精度训练 <br/> - 对比单精度训练和混合精度训练的对模型训练的影响
| 模型安全 | [model_security.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/model_security.ipynb) | AI安全和隐私 | - 了解AI算法的安全威胁的概念和影响<br/> - 介绍MindArmour提供的模型安全防护手段<br/> - 学习如何模拟攻击训练模型<br/> - 学习针对被攻击模型进行对抗性防御
| 手写数字分类识别入门体验教程 | [quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/quick_start.ipynb) | 快速入门 | - CPU平台下从数据集到模型验证的全过程解读 <br/> - 体验教程中各功能模块的使用说明 <br/> - 数据集图形化展示 <br/> - 了解LeNet5具体结构和参数作用 <br/> - 学习使用自定义回调函数 <br/> - loss值与训练步数的变化图 <br/> - 模型精度与训练步数的变化图 <br/> - 使用模型应用到手写图片的预测与分类上
| 线性拟合 | [linear_regression.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/linear_regression.ipynb) | 快速入门 | - 了解线性拟合的算法原理<br/> - 了解在MindSpore中如何实现线性拟合的算法原理 <br/> - 学习使用MindSpore实现AI训练中的正向传播和方向传播<br/> - 可视化线性函数拟合数据的全过程。
| 加载数据集 | [loading_dataset.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/loading_dataset.ipynb) | 使用指南 | - 学习MindSpore中加载数据集的方法 <br/> - 展示加载常用数据集的方法<br/> - 展示加载MindRecord格式数据集的方法<br/> - 展示加载自定义格式数据集的方法
| 将数据集转换为MindSpore数据格式 | [convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb) | 使用指南 | - 展示将MNIST数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CSV数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CIFAR-10数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CIFAR-100数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将ImageNet数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示用户自定义生成MindSpore数据格式
| 数据处理与数据增强 | [data_loading_enhancement.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/data_loading_enhance/data_loading_enhancement.ipynb) | 使用指南 | - 学习MindSpore中数据处理和增强的方法 <br/> - 展示数据处理、增强方法的实际操作 <br/> - 对比展示数据处理前和处理后的效果<br/> - 表述在数据处理、增强后的意义
| 自然语言处理应用 | [nlp_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/nlp_application.ipynb) | 应用实践 | - 展示MindSpore在自然语言处理的应用<br/> - 展示自然语言处理中数据集特定的预处理方法<br/> - 展示如何定义基于LSTM的SentimentNet网络
| 计算机视觉应用 | [computer_vision_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/computer_vision_application.ipynb) | 应用实践 | - 学习MindSpore卷积神经网络在计算机视觉应用的过程 <br/> - 学习下载CIFAR-10数据集，搭建运行环境<br/>- 学习使用ResNet-50构建卷积神经网络<br/> - 学习使用Momentum和SoftmaxCrossEntropyWithLogits构建优化器和损失函数<br/> - 学习调试参数训练模型，判断模型精度
| 模型的训练及验证同步方法 | [synchronization_training_and_evaluation.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/synchronization_training_and_evaluation.ipynb) | 应用实践 | - 了解模型训练和验证同步进行的方法<br/> - 学习同步训练和验证中参数设置方法<br/> - 利用绘图函数从保存的模型中挑选出最优模型
| 优化数据准备的性能 | [optimize_the_performance_of_data_preparation.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/optimize_the_performance_of_data_preparation/optimize_the_performance_of_data_preparation.ipynb) | 应用实践 | - 数据加载性能优化<br/> - shuffle性能优化<br/> - 数据增强性能优化<br/> - 性能优化方案总结
| 使用PyNative进行神经网络的训练调试体验 | [debugging_in_pynative_mode.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/debugging_in_pynative_mode.ipynb) | 模型调优 | - GPU平台下从数据集获取单个数据进行单个step训练的数据变化全过程解读 <br/> - 了解PyNative模式下的调试方法 <br/> - 图片数据在训练过程中的变化情况的图形展示 <br/> - 了解构建权重梯度计算函数的方法 <br/> - 展示1个step过程中权重的变化及数据展示
| 自定义调试信息体验文档 | [customized_debugging_information.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/customized_debugging_information.ipynb) | 模型调优 | - 了解MindSpore的自定义调试算子 <br/> - 学习使用自定义调试算子Callback设置定时训练<br/>- 学习设置metrics算子输出相对应的模型精度信息<br/> - 学习设置日志环境变量来控制glog输出日志
| MindInsight的模型溯源和数据溯源体验 | [mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb) | 模型调优 | - 了解MindSpore中训练数据的采集及展示 <br/> - 学习使用SummaryRecord记录数据 <br/> - 学习使用回调函数SummaryCollector进行数据采集 <br/> - 使用MindInsight进行数据可视化 <br/> - 了解数据溯源和模型溯源的使用方法
| 计算图和数据图可视化 | [calculate_and_datagraphic.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb) | 模型调优 | - 了解MindSpore中新增可视化功能 <br/> - 学习使用MindInsight可视化看板<br/> - 学习使用查看计算图可视化图的信息的方法<br/> - 学习使用查看数据图中展示的信息的方法
| 标量、直方图、图像和张量可视化 | [mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb) | 模型调优 | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程 <br/> - 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示<br/> - 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息<br/> - 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
| 混合精度 | [mixed_precision.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/mixed_precision.ipynb) | 性能优化 | - 了解混合精度训练的原理 <br/> - 学习在MindSpore中使用混合精度训练 <br/> - 对比单精度训练和混合精度训练的对模型训练的影响
| 模型安全 | [model_security.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/model_security.ipynb) | AI安全和隐私 | - 了解AI算法的安全威胁的概念和影响<br/> - 介绍MindArmour提供的模型安全防护手段<br/> - 学习如何模拟攻击训练模型<br/> - 学习针对被攻击模型进行对抗性防御
tutorials/notebook/computer_vision_application.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -71,7 +71,7 @@
"metadata": {},
"source": [
"本次面向Ascend 910 AI处理器硬件平台,将卷积神经网络ResNet加入到案例中，你可以在这里下载完整的样例代码案例作为基础用例：\n",
"https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/tutorial_code/resnet"
"https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/resnet"
]
},
{
......
tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -281,7 +281,7 @@
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"- 本例中需要的数据位置在https://gitee.com/mindspore/docs/tree/master/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/csv_data/data.csv\n",
"- 本例中需要的数据位置在https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r0.7/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/csv_data/data.csv\n",
"中，使用过程中可以在此路径下找到文件并下载，并且保存在`jupyter工作目录/dataset/`下，如图所示："
]
},
......@@ -838,7 +838,7 @@
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"source": [
"3. 准备需要写入的数据，按照用户定义的Schema形式，准备需要写入的样本列表，本例中需要的数据位置在https://gitee.com/mindspore/docs/tree/master/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/images/transform.jpg\n",
"3. 准备需要写入的数据，按照用户定义的Schema形式，准备需要写入的样本列表，本例中需要的数据位置在https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r0.7/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/images/transform.jpg\n",
"中，使用过程中可以在此路径下找到图片并下载，并且保存在`jupyter工作目录/dataset/`下。"
]
},
......
tutorials/notebook/customized_debugging_information.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -18,7 +18,7 @@
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"source": [
"本文将使用[快速入门](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/tutorial_code/lenet.py)作为样例，并通过构建自定义调试函数：`Callback`、`metrics`、`Print算子`、日志打印等，同时将构建的自定义调试函数添加进代码中，通过运行效果来展示具体如何使用MindSpore提供给我们的自定义调试能力，帮助快速调试训练网络。\n",
"本文将使用[快速入门](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/lenet.py)作为样例，并通过构建自定义调试函数：`Callback`、`metrics`、`Print算子`、日志打印等，同时将构建的自定义调试函数添加进代码中，通过运行效果来展示具体如何使用MindSpore提供给我们的自定义调试能力，帮助快速调试训练网络。\n",
"体验过程如下：\n",
"1. 数据集准备。\n",
"2. 定义深度学习网络LeNet5。\n",
......@@ -46,7 +46,7 @@
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"这里我们需要将MNIST数据集中随机取出一张图片，并增强成适合LeNet网络的数据格式（如何处理请参考[quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/quick_start.ipynb)），训练数据集下载地址：{\"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz>\", \"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz>\"}。\n",
"这里我们需要将MNIST数据集中随机取出一张图片，并增强成适合LeNet网络的数据格式（如何处理请参考[quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/quick_start.ipynb)），训练数据集下载地址：{\"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz>\", \"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz>\"}。\n",
"<br/>数据集放在----`Jupyter工作目录+\\MNIST_Data\\train\\`，如下图结构："
]
},
......@@ -303,7 +303,7 @@
"\n",
"`GLOG_logtostderr`：控制日志输出方式，设置为`1`时，日志输出到屏幕；值设置为`0`时，日志输出到文件。设置输出屏幕时，日志部分的信息会显示成红色，设置成输出到文件时，会在`GLOG_log_dir`路径下生成`mindspore.log`文件。\n",
"\n",
"> 更多设置请参考官网：<https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/customized_debugging_information.html>"
"> 更多设置请参考官网：<https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/advanced_use/customized_debugging_information.html>"
]
},
{
......
tutorials/notebook/data_loading_enhance/data_loading_enhancement.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -439,7 +439,7 @@
"source": [
"2. 使用一类图片当作数据，体验操作。在一个数据量比较大的图片数据集中，例如数据集名称叫`images`，它的存储方式是在`images`文件夹下，有不同子类别的文件夹，一个子类别文件夹中的图片属于同一类。所以我们本次体验所使用的图片放置方法，就需要创建`enhance_images`文件夹，接着在`enhance_images`下建一个名为`sample`的子类别文件夹，将图片放在`sample`文件夹中即可。如果有更多类别图片，可以在`enhance_images`下创建对应的子类别文件夹，将图片放入即可。\n",
"\n",
" 增强体验使用的数据位置在<https://gitee.com/mindspore/docs/tree/master/tutorials/notebook/data_loading_enhance/enhance_images/sample>中，使用过程中可以在此路径下找到图片数据，并参照本次体验中图片放置的位置来新建文件夹。"
" 增强体验使用的数据位置在<https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r0.7/tutorials/notebook/data_loading_enhance/enhance_images/sample>中，使用过程中可以在此路径下找到图片数据，并参照本次体验中图片放置的位置来新建文件夹。"
]
},
{
......
tutorials/notebook/debugging_in_pynative_mode.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -34,7 +34,7 @@
"\n",
"4. 执行神经网络训练，查看网络各参数梯度。\n",
"\n",
"> 你可以在这里找到完整可运行的样例代码：<https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/tutorial_code/lenet.py>。"
"> 你可以在这里找到完整可运行的样例代码：<https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/lenet.py>。"
]
},
{
......@@ -55,7 +55,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"这里我们需要将MNIST数据集中随机取出一张图片，并增强成适合LeNet网络的数据格式（如何处理请参考[quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/quick_start.ipynb)），训练数据集下载地址：{\"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz>\", \"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz>\"} 。\n",
"这里我们需要将MNIST数据集中随机取出一张图片，并增强成适合LeNet网络的数据格式（如何处理请参考[quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/quick_start.ipynb)），训练数据集下载地址：{\"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz>\", \"<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz>\"} 。\n",
"<br/>数据集放在----Jupyter工作目录+\\MNIST_Data\\train\\，如下图结构："
]
},
......
tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -548,7 +548,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数，更新方式大致为公式11，但是考虑的因素更多，具体信息请参考[官网说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。"
"`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数，更新方式大致为公式11，但是考虑的因素更多，具体信息请参考[官网说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。"
]
},
{
......
tutorials/notebook/loading_dataset.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -308,7 +308,7 @@
"\n",
"MindSpore天然支持读取MindSpore数据格式——`MindRecord`存储的数据集，在性能和特性上有更好的支持。 \n",
"\n",
"> 阅读[将数据集转换为MindSpore数据格式](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/use/data_preparation/converting_datasets.html)，了解如何将数据集转换为MindSpore数据格式。\n",
"> 阅读[将数据集转换为MindSpore数据格式](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/use/data_preparation/converting_datasets.html)，了解如何将数据集转换为MindSpore数据格式。\n",
"\n",
"可以通过`MindDataset`对象对数据集进行读取。详细方法如下所示："
]
......@@ -407,7 +407,7 @@
"## 加载自定义数据集\n",
"\n",
"现实场景中，数据集的种类多种多样，对于自定义数据集或者目前不支持直接加载的数据集，有两种方法可以处理。\n",
"一种方法是将数据集转成MindRecord格式（请参考[将数据集转换为MindSpore数据格式](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/use/data_preparation/converting_datasets.html)章节），另一种方法是通过`GeneratorDataset`对象加载，以下将展示如何使用`GeneratorDataset`。\n",
"一种方法是将数据集转成MindRecord格式（请参考[将数据集转换为MindSpore数据格式](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/use/data_preparation/converting_datasets.html)章节），另一种方法是通过`GeneratorDataset`对象加载，以下将展示如何使用`GeneratorDataset`。\n",
"\n",
"1. 定义一个可迭代的对象，用于生成数据集。以下展示了两种示例，一种是含有`yield`返回值的自定义函数，另一种是含有`__getitem__`的自定义类。两种示例都将产生一个含有从0到9数字的数据集。\n",
" \n",
......
tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -287,7 +287,7 @@
"1. 导入所需的代码包，并示例化训练网络。\n",
"2. 通过MindSpore提供的 `SummaryCollector` 接口，实现收集计算图和数据图。在实例化 `SummaryCollector` 时，在 `collect_specified_data` 参数中，通过设置 `collect_graph` 指定收集计算图，设置 `collect_dataset_graph` 指定收集数据图。\n",
"\n",
"更多 `SummaryCollector` 的用法，请点击[API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=summarycollector#mindspore.train.callback.SummaryCollector)查看。\n",
"更多 `SummaryCollector` 的用法，请点击[API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=summarycollector#mindspore.train.callback.SummaryCollector)查看。\n",
"\n"
]
},
......@@ -338,7 +338,7 @@
"\n",
"> 其中 /path/ 为 `SummaryCollector` 中参数 `summary_dir` 所指定的目录。\n",
"\n",
"![title](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/mindinsight_map.png)"
"![title](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/mindinsight_map.png)"
]
},
{
......@@ -352,7 +352,7 @@
"- 节点信息：显示当前所查看节点的信息，包括名称、类型、属性、输入和输出。便于在训练结束后，核对计算正确性时查看。\n",
"- 图例：图例中包括命名空间、聚合节点、虚拟节点、算子节点、常量节点，通过不同图形来区分。\n",
"\n",
"![title](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/cast_map.png)"
"![title](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/cast_map.png)"
]
},
{
......@@ -384,7 +384,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![title](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/data_map.png)"
"![title](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/data_map.png)"
]
},
{
......
tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -305,10 +305,10 @@
"\n",
"当前支持的Summary算子:\n",
"\n",
"- [ScalarSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=scalarsummary#mindspore.ops.operations.ScalarSummary): 记录标量数据\n",
"- [TensorSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=tensorsummary#mindspore.ops.operations.TensorSummary): 记录张量数据\n",
"- [ImageSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=imagesummary#mindspore.ops.operations.ImageSummary): 记录图片数据\n",
"- [HistogramSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=histogramsummar#mindspore.ops.operations.HistogramSummary): 将张量数据转为直方图数据记录"
"- [ScalarSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=scalarsummary#mindspore.ops.operations.ScalarSummary): 记录标量数据\n",
"- [TensorSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=tensorsummary#mindspore.ops.operations.TensorSummary): 记录张量数据\n",
"- [ImageSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=imagesummary#mindspore.ops.operations.ImageSummary): 记录图片数据\n",
"- [HistogramSummary](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.ops.operations.html?highlight=histogramsummar#mindspore.ops.operations.HistogramSummary): 将张量数据转为直方图数据记录"
]
},
{
......@@ -393,7 +393,7 @@
"\n",
"下面展示使用`SummaryCollector`来记录标量、直方图信息。\n",
"\n",
"在MindSpore中通过`Callback`机制，提供支持快速简易地收集损失值、参数权重、梯度等信息的`Callback`, 叫做`SummaryCollector`（详细的用法可以参考API文档中[mindspore.train.callback.SummaryCollector](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=summarycollector#mindspore.train.callback.SummaryCollector)）。`SummaryCollector`使用方法如下： \n",
"在MindSpore中通过`Callback`机制，提供支持快速简易地收集损失值、参数权重、梯度等信息的`Callback`, 叫做`SummaryCollector`（详细的用法可以参考API文档中[mindspore.train.callback.SummaryCollector](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=summarycollector#mindspore.train.callback.SummaryCollector)）。`SummaryCollector`使用方法如下： \n",
"\n",
"`SummaryCollector` 提供 `collect_specified_data` 参数，允许自定义想要收集的数据。\n",
"\n",
......@@ -577,17 +577,17 @@
"\n",
"在本地浏览器中打开地址：`127.0.0.1:8080`，进入到可视化面板。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/mindinsight_panel.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/mindinsight_panel.png)\n",
"\n",
"在上图所示面板中可以看到`summary_01`日志文件目录，点击**训练看板**进入到下图所示的训练数据展示面板，该面板展示了标量数据、直方图、图像和张量信息，并随着训练、测试的进行实时刷新数据，实时显示训练过程参数的变化情况。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/mindinsight_panel2.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/mindinsight_panel2.png)\n",
"\n",
"### 标量可视化\n",
"\n",
"标量可视化用于展示训练过程中标量的变化趋势，点击打开标量信息展示面板，该面板记录了迭代计算过程中的损失值标量信息，如下图展示了损失值标量趋势图。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/scalar_panel.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/scalar_panel.png)\n",
"\n",
"上图展示了神经网络在训练过程中损失值的变化过程。横坐标是训练步骤，纵坐标是损失值。\n",
"\n",
......@@ -599,7 +599,7 @@
"- 分步回退是指对同一个区域连续框选并放大查看时，可以逐步撤销操作。\n",
"- 还原图形是指进行了多次框选后，点击此按钮可以将图还原回原始状态。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/scalar_select.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/scalar_select.png)\n",
"\n",
"上图展示的标量可视化的功能区，提供了根据选择不同标签，水平轴的不同维度和平滑度来查看标量信息的功能。\n",
"\n",
......@@ -614,15 +614,15 @@
"\n",
"直方图用于将用户所指定的张量以直方图的形式展示。点击打开直方图展示面板，以直方图的形式记录了在迭代过程中所有层参数分布信息。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_panel.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_panel.png)\n",
"\n",
"如下图为`conv1`层参数分布信息，点击图中右上角，可以将图放大。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram.png)\n",
"\n",
"下图为直方图功能区。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_func.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_func.png)\n",
"\n",
"上图展示直方图的功能区，包含以下内容：\n",
"\n",
......@@ -636,11 +636,11 @@
"\n",
"下图为展示`summary_01`记录的图像信息。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/image_panel.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/image_panel.png)\n",
"\n",
"通过滑动上图中的\"步骤\"滑条，查看不同步骤的图片。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/image_function.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/image_function.png)\n",
"\n",
"上图展示图像可视化的功能区，提供了选择查看不同标签，不同亮度和不同对比度来查看图片信息。\n",
"\n",
......@@ -652,7 +652,7 @@
"\n",
"张量可视化用于将张量以表格以及直方图的形式进行展示。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/tensor_func.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/tensor_func.png)\n",
"\n",
"上图展示了张量可视化的功能区，包含以下内容：\n",
"\n",
......@@ -661,7 +661,7 @@
"- 纵轴：可以选择步骤、相对时间、绝对时间中的任意一项，来作为直方图纵轴显示的数据。\n",
"- 视角：可以选择正视和俯视中的一种。正视是指从正面的角度查看直方图，此时不同步骤之间的数据会覆盖在一起。俯视是指 偏移以45度角俯视直方图区域，这时可以呈现不同步骤之间数据的差异。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/tensor.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/tensor.png)\n",
"\n",
"上图中将用户所记录的张量以表格的形式展示，包含以下功能：\n",
"\n",
......@@ -804,7 +804,7 @@
"source": [
"此时点击打开MindInsight**训练列表**看板中的`./summary_loss_only`目录，如下图所示，可以看到只记录有损失值标量信息。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/loss_scalar_only.png)"
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/loss_scalar_only.png)"
]
},
{
......@@ -900,11 +900,11 @@
"source": [
"此时点击打开MindInsight**训练列表**看板中的`./summary_histogram_only`目录。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_only.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_only.png)\n",
"\n",
"在MindInsight面板中，如上图所示，只展示了直方图信息。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_only_all.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/histogram_only_all.png)\n",
"\n",
"点击进入直方图面板，如上图所示，只展示了`conv1`层的直方图信息。"
]
......@@ -1043,7 +1043,7 @@
"source": [
"此时点击打开MindInsight**训练列表**看板中的`./summary_tensor_only`目录，如下图所示，可以看到只记录有张量信息。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/tensor_only.png)"
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/tensor_only.png)"
]
},
{
......@@ -1177,7 +1177,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/image_only.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/image_only.png)\n",
"\n",
"在MindInsight面板中，如上图所示，只展示了输入图像信息。"
]
......@@ -1192,11 +1192,11 @@
"\n",
"点击MindInsight看板中的**对比看板**，打开对比看板，可以得到多次（不同）训练搜集到的标量数据对比信息。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/multi_scalars.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/multi_scalars.png)\n",
"\n",
"上图展示了`summary_01`（上图中红色曲线）和`summary_loss_only`（上图中蓝色曲线）的标量曲线对比效果，横坐标是训练步骤，纵坐标是标量值。\n",
"\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/multi_scalars_select.png)\n",
"![](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/multi_scalars_select.png)\n",
"\n",
"上图展示的对比看板可视的功能区，提供了根据选择不同训练或标签，水平轴的不同维度和平滑度来进行标量对比的功能。\n",
"\n",
......
tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -29,7 +29,7 @@
"6. 数据溯源的使用。调整数据参数多次训练并存储数据，并使用MindInsight的数据溯源功能对不同数据集下训练产生的模型进行对比分析，了解如何调优。\n",
"\n",
"\n",
"本次体验将使用快速入门案例作为基础用例，将MindInsight的模型溯源和数据溯源的数据记录功能加入到案例中，快速入门案例的源码请参考：<https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/tutorial_code/lenet.py>。"
"本次体验将使用快速入门案例作为基础用例，将MindInsight的模型溯源和数据溯源的数据记录功能加入到案例中，快速入门案例的源码请参考：<https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/lenet.py>。"
]
},
{
......@@ -292,7 +292,7 @@
"source": [
"MindSpore 提供 `SummaryCollector` 进行记录训练过程中的信息。通过 `SummaryCollector` 的 `collect_specified_data` 参数，可以自定义记录指定数据。\n",
"\n",
"在本次体验中，我们将记录训练数据与数据集预处理的操作，我们将 `collect_specified_data` 中的 `collect_train_lineage`, `collect_eval_lineage`, `collect_dataset_graph` 设置成 `True`。SummaryCollector的更多用法，请参考[API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=collector#mindspore.train.callback.SummaryCollector)。\n"
"在本次体验中，我们将记录训练数据与数据集预处理的操作，我们将 `collect_specified_data` 中的 `collect_train_lineage`, `collect_eval_lineage`, `collect_dataset_graph` 设置成 `True`。SummaryCollector的更多用法，请参考[API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=collector#mindspore.train.callback.SummaryCollector)。\n"
]
},
{
......@@ -353,7 +353,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"这里主要展示如何启用及关闭MindInsight，更多的命令集信息，请参考MindSpore官方网站：<https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/visualization_tutorials.html>。\n",
"这里主要展示如何启用及关闭MindInsight，更多的命令集信息，请参考MindSpore官方网站：<https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/advanced_use/visualization_tutorials.html>。\n",
"\n",
"启动MindInsight服务命令：\n",
"\n",
......@@ -389,7 +389,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![image](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/model_lineage_all.png)"
"![image](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/model_lineage_all.png)"
]
},
{
......@@ -412,7 +412,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![image](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/model_lineage_cp.png)"
"![image](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/model_lineage_cp.png)"
]
},
{
......@@ -442,7 +442,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![image](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/master/tutorials/notebook/mindinsight/images/data_lineage.png)"
"![image](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r0.7/tutorials/notebook/mindinsight/images/data_lineage.png)"
]
},
{
......
tutorials/notebook/mixed_precision.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -42,7 +42,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"> 你可以在这里找到完整可运行的样例代码：<https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/resnet>。"
"> 你可以在这里找到完整可运行的样例代码：<https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r0.7/model_zoo/official/cv/resnet>。"
]
},
{
......@@ -56,7 +56,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![image](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/_images/mix_precision.jpg)"
"![image](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/_images/mix_precision.jpg)"
]
},
{
......@@ -952,7 +952,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"当然，如果你想参考单步训练或者手动设置混合精度训练，可以参考官网教程<https://www.mindspore.com/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/mixed_precision.html>。"
"当然，如果你想参考单步训练或者手动设置混合精度训练，可以参考官网教程<https://www.mindspore.com/tutorial/zh-CN/r0.7/advanced_use/mixed_precision.html>。"
]
},
{
......
tutorials/notebook/model_security.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -579,7 +579,7 @@
"source": [
"### 攻击模型\n",
"\n",
"调用MindArmour提供的FGSM接口（`FastGradientSignMethod`），使用被攻击前抽取的96张数据图像`test_images`作为被攻击数据集，保存被攻击后数据集图像到当前notebook目录下的`ada_data`文件中。其中，参数`eps`为攻击对数据范围产生的单步对抗性摄动的比例，该值越大，则攻击程度越大。关于`FastGradientSignMethod`的详细使用说明，可参考[官方API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindarmour/mindarmour.attacks.html?highlight=fastgradientsignmethod#mindarmour.attacks.FastGradientSignMethod)。"
"调用MindArmour提供的FGSM接口（`FastGradientSignMethod`），使用被攻击前抽取的96张数据图像`test_images`作为被攻击数据集，保存被攻击后数据集图像到当前notebook目录下的`ada_data`文件中。其中，参数`eps`为攻击对数据范围产生的单步对抗性摄动的比例，该值越大，则攻击程度越大。关于`FastGradientSignMethod`的详细使用说明，可参考[官方API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindarmour/mindarmour.attacks.html?highlight=fastgradientsignmethod#mindarmour.attacks.FastGradientSignMethod)。"
]
},
{
......
tutorials/notebook/quick_start.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -34,7 +34,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"说明：<br/>你可以在这里找到完整可运行的样例代码：<https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/tutorial_code/lenet.py>。"
"说明：<br/>你可以在这里找到完整可运行的样例代码：<https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/lenet.py>。"
]
},
{
......@@ -470,7 +470,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"<img src=\"https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/_images/LeNet_5.jpg\" alt=\"LeNet5\">"
"<img src=\"https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/_images/LeNet_5.jpg\" alt=\"LeNet5\">"
]
},
{
......
tutorials/notebook/synchronization_training_and_evaluation.ipynb
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -208,7 +208,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"实现思想：每隔n个epoch验证一次模型精度，由于在自定义函数中实现，如需了解自定义回调函数的详细用法，请参考[API说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=callback#mindspore.train.callback.Callback)。\n",
"实现思想：每隔n个epoch验证一次模型精度，由于在自定义函数中实现，如需了解自定义回调函数的详细用法，请参考[API说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.train.html?highlight=callback#mindspore.train.callback.Callback)。\n",
"\n",
"核心实现：回调函数的`epoch_end`内设置验证点，如下：\n",
"\n",
......
tutorials/source_zh_cn/advanced_use/optimize_the_performance_of_data_preparation.md 0 → 100644
浏览文件 @ 166168d2
# 优化数据准备的性能
`Ascend` `GPU` `CPU` `数据准备` `初级` `中级` `高级`
<!-- TOC -->
- [优化数据准备的性能](#优化数据准备的性能)
- [概述](#概述)
- [整体流程](#整体流程)
- [准备环节](#准备环节)
- [导入模块](#导入模块)
- [下载所需数据集](#下载所需数据集)
- [数据加载性能优化](#数据加载性能优化)
- [性能优化方案](#性能优化方案)
- [代码示例](#代码示例)
- [shuffle性能优化](#shuffle性能优化)
- [性能优化方案](#性能优化方案-1)
- [代码示例](#代码示例-1)
- [数据增强性能优化](#数据增强性能优化)
- [性能优化方案](#性能优化方案-2)
- [代码示例](#代码示例-2)
- [性能优化方案总结](#性能优化方案总结)
- [多线程优化方案](#多线程优化方案)
- [多进程优化方案](#多进程优化方案)
- [Compose优化方案](#compose优化方案)
- [算子融合优化方案](#算子融合优化方案)
<!-- /TOC -->
<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/optimize_the_performance_of_data_preparation.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>&nbsp;&nbsp;
<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/notebook/optimize_the_performance_of_data_preparation/optimize_the_performance_of_data_preparation.ipynb" target="_blank"><img src="../_static/logo_notebook.png"></a>
## 概述
数据是整个深度学习中最重要的一环，因为数据的好坏决定了最终结果的上限，模型的好坏只是去无限逼近这个上限，所以高质量的数据输入，会在整个深度神经网络中起到积极作用，数据在整个数据处理和数据增强的过程像经过pipeline管道的水一样，源源不断地流向训练系统，如图所示：
![title](./images/pipeline.png)
MindSpore为用户提供了数据处理以及数据增强的功能，在数据的整个pipeline过程中，其中的每一步骤，如果都能够进行合理的运用，那么数据的性能会得到很大的优化和提升。本次体验将基于CIFAR-10数据集来为大家展示如何在数据加载、数据处理和数据增强的过程中进行性能的优化。
## 整体流程
- 准备环节。
- 数据加载性能优化。
- shuffle性能优化。
- 数据增强性能优化。
- 性能优化方案总结。
## 准备环节
### 导入模块
`dataset`模块提供API用来加载和处理数据集。
```python
import mindspore.dataset as ds
```
`numpy`模块用于生成ndarray数组。
```python
import numpy as np
```
### 下载所需数据集
1. 在当前工作目录下创建`./dataset/Cifar10Data`目录，本次体验所用的数据集存放在该目录下。
2. 在当前工作目录下创建`./transform`目录，本次体验转换生成的数据集存放在该目录下。
3. 下载[CIFAR-10二进制格式数据集](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz)，并将数据集文件解压到`./dataset/Cifar10Data/cifar-10-batches-bin`目录下，数据加载的时候使用该数据集。
4. 下载[CIFAR-10 Python文件格式数据集](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz)，并将数据集文件解压到`./dataset/Cifar10Data/cifar-10-batches-py`目录下，数据转换的时候使用该数据集。
目录结构如下所示：
dataset/Cifar10Data
├── cifar-10-batches-bin
│   ├── batches.meta.txt
│   ├── data_batch_1.bin
│   ├── data_batch_2.bin
│   ├── data_batch_3.bin
│   ├── data_batch_4.bin
│   ├── data_batch_5.bin
│   ├── readme.html
│   └── test_batch.bin
└── cifar-10-batches-py
├── batches.meta
├── data_batch_1
├── data_batch_2
├── data_batch_3
├── data_batch_4
├── data_batch_5
├── readme.html
└── test_batch
其中：
- `cifar-10-batches-bin`目录为CIFAR-10二进制格式数据集目录。
- `cifar-10-batches-py`目录为CIFAR-10 Python文件格式数据集目录。
## 数据加载性能优化
MindSpore为用户提供了多种数据加载方式，其中包括常用数据集加载、用户自定义数据集加载、MindSpore数据格式加载，详情内容请参考[加载数据集](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/use/data_preparation/loading_the_datasets.html)。对于数据集加载，底层实现方式的不同，会导致数据集加载的性能存在差异，如下所示：
| | 常用数据集 | 用户自定义 | MindRecord |
| :----: | :----: | :----: | :----: |
| 底层实现 | C++ | Python | C++ |
| 性能 | 高 | 中 | 高|
### 性能优化方案
![title](./images/data_loading_performance_scheme.png)
数据加载性能优化建议如下：
- 已经支持的数据集格式优选内置加载算子，具体内容请参考[内置加载算子](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.dataset.html)，如果性能仍无法满足需求，则可采取多线程并发方案，请参考本文[多线程优化方案](#多线程优化方案)。
- 不支持的数据集格式，优选转换为MindSpore数据格式后再使用`MindDataset`类进行加载，具体内容请参考[将数据集转换为MindSpore数据格式](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/use/data_preparation/converting_datasets.html)，如果性能仍无法满足需求，则可采取多线程并发方案，请参考本文[多线程优化方案](#多线程优化方案)。
- 不支持的数据集格式，算法快速验证场景，优选用户自定义`GeneratorDataset`类实现，如果性能仍无法满足需求，则可采取多进程并发方案，请参考本文[多进程优化方案](#多进程优化方案)。
### 代码示例
基于以上的数据加载性能优化建议，本次体验分别使用内置加载算子`Cifar10Dataset`类、数据转换后使用`MindDataset`类、使用`GeneratorDataset`类进行数据加载，代码演示如下：
1. 使用内置算子`Cifar10Dataset`类加载CIFAR-10数据集，这里使用的是CIFAR-10二进制格式的数据集，加载数据时采取多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。
```python
cifar10_path = "./dataset/Cifar10Data/cifar-10-batches-bin/"
# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path,num_parallel_workers=4)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_dataset.create_dict_iterator()))
```
输出：
{'image': array([[[235, 235, 235],
[230, 230, 230],
[234, 234, 234],
...,
[248, 248, 248],
[248, 248, 248],
[249, 249, 249]],
...,
[120, 120, 119],
[146, 146, 146],
[177, 174, 190]]], dtype=uint8), 'label': array(9, dtype=uint32)}
2. 使用`Cifar10ToMR`这个类将CIFAR-10数据集转换为MindSpore数据格式，这里使用的是CIFAR-10 python文件格式的数据集，然后使用`MindDataset`类加载MindSpore数据格式数据集，加载数据采取多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。
```python
from mindspore.mindrecord import Cifar10ToMR
cifar10_path = './dataset/Cifar10Data/cifar-10-batches-py/'
cifar10_mindrecord_path = './transform/cifar10.record'
cifar10_transformer = Cifar10ToMR(cifar10_path,cifar10_mindrecord_path)
# executes transformation from Cifar10 to MindRecord
cifar10_transformer.transform(['label'])
# create MindDataset for reading data
cifar10_mind_dataset = ds.MindDataset(dataset_file=cifar10_mindrecord_path,num_parallel_workers=4)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_mind_dataset.create_dict_iterator()))
```
输出：
{'data': array([255, 216, 255, ..., 63, 255, 217], dtype=uint8), 'id': array(30474, dtype=int64), 'label': array(2, dtype=int64)}
3. 使用`GeneratorDataset`类加载自定义数据集，并且采取多进程优化方案，开启了4个进程并发完成任务，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。
```python
def generator_func(num):
for i in range(num):
yield (np.array([i]),)
# create GeneratorDataset for reading data
dataset = ds.GeneratorDataset(source=generator_func(5),column_names=["data"],num_parallel_workers=4)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(dataset.create_dict_iterator()))
```
输出：
{'data': array([0], dtype=int64)}
## shuffle性能优化
shuffle操作主要是对有序的数据集或者进行过repeat的数据集进行混洗，MindSpore专门为用户提供了`shuffle`函数，其中设定的`buffer_size`参数越大，混洗程度越大，但时间、计算资源消耗也会大。该接口支持用户在整个pipeline的任何时候都可以对数据进行混洗，具体内容请参考[shuffle处理](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/use/data_preparation/data_processing_and_augmentation.html#shuffle)。但是因为底层的实现方式不同，该方式的性能不如直接在[内置加载算子](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.dataset.html)中设置`shuffle`参数直接对数据进行混洗。
### 性能优化方案
![title](./images/shuffle_performance_scheme.png)
shuffle性能优化建议如下：
- 直接使用内置加载算子的`shuffle`参数进行数据的混洗。
- 如果使用的是`shuffle`函数，当性能仍无法满足需求，可通过调大`buffer_size`参数的值来优化提升性能。
### 代码示例
基于以上的shuffle性能优化建议，本次体验分别使用内置加载算子`Cifar10Dataset`类的`shuffle`参数和`Shuffle`函数进行数据的混洗，代码演示如下：
1. 使用内置算子`Cifar10Dataset`类加载CIFAR-10数据集，这里使用的是CIFAR-10二进制格式的数据集，并且设置`shuffle`参数为True来进行数据混洗，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。
```python
cifar10_path = "./dataset/Cifar10Data/cifar-10-batches-bin/"
# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path,shuffle=True)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_dataset.create_dict_iterator()))
```
输出：
{'image': array([[[254, 254, 254],
[255, 255, 254],
[255, 255, 254],
...,
[232, 234, 244],
[226, 230, 242],
[228, 232, 243]],
...,
[ 64, 61, 63],
[ 63, 58, 60],
[ 61, 56, 58]]], dtype=uint8), 'label': array(9, dtype=uint32)}
2. 使用`shuffle`函数进行数据混洗，参数`buffer_size`设置为3，数据采用`GeneratorDataset`类自定义生成。
```python
def generator_func():
for i in range(5):
yield (np.array([i,i+1,i+2,i+3,i+4]),)
ds1 = ds.GeneratorDataset(source=generator_func,column_names=["data"])
print("before shuffle:")
for data in ds1.create_dict_iterator():
print(data["data"])
ds2 = ds1.shuffle(buffer_size=3)
print("after shuffle:")
for data in ds2.create_dict_iterator():
print(data["data"])
```
输出：
before shuffle:
[0 1 2 3 4]
[1 2 3 4 5]
[2 3 4 5 6]
[3 4 5 6 7]
[4 5 6 7 8]
after shuffle:
[2 3 4 5 6]
[0 1 2 3 4]
[4 5 6 7 8]
[1 2 3 4 5]
[3 4 5 6 7]
## 数据增强性能优化
在图片分类的训练中，尤其是当数据集比较小的时候，用户可以使用数据增强的方式来预处理图片，从而丰富数据集。MindSpore为用户提供了多种数据增强的方式，其中包括：
- 使用内置C算子（`c_transforms`模块）进行数据增强。
- 使用内置Python算子（`py_transforms`模块）进行数据增强。
- 用户可根据自己的需求，自定义Python函数进行数据增强。
具体的内容请参考[数据增强](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.7/use/data_preparation/data_processing_and_augmentation.html#id3)。因为底层的实现方式不同，所以性能还是有一定的差异，如下所示：
| 模块 | 底层接口 | 说明 |
| :----: | :----: | :----: |
| c_transforms | C++（基于OpenCV）| 性能高 |
| py_transforms | Python（基于PIL） | 该模块提供了多种图像增强功能，并提供了PIL Image和Numpy数组之间的传输方法 |
### 性能优化方案
![title](./images/data_enhancement_performance_scheme.png)
数据增强性能优化建议如下：
- 优先使用`c_transforms`模块进行数据增强，因为性能最高，如果性能仍无法满足需求，可采取[多线程优化方案](#多线程优化方案)、[Compose优化方案](#Compose优化方案)或者[算子融合优化方案](#算子融合优化方案)。
- 如果使用了`py_transforms`模块进行数据增强，当性能仍无法满足需求，可采取[多线程优化方案](#多线程优化方案)、[多进程优化方案](#多进程优化方案)、[Compose优化方案](#Compose优化方案)或者[算子融合优化方案](#算子融合优化方案)。
- `c_transforms`模块是在C++内维护buffer管理，`py_transforms`模块是在Python内维护buffer管理。因为Python和C++切换的性能成本，建议不要混用算子。
- 如果用户使用了自定义Python函数进行数据增强，当性能仍无法满足需求，可采取[多线程优化方案](#多线程优化方案)或者[多进程优化方案](#多进程优化方案)，如果还是无法提升性能，就需要对自定义的Python代码进行优化。
### 代码示例
基于以上的数据增强性能优化建议，本次体验分别使用`c_transforms`模块和自定义Python函数进行了数据增强，演示代码如下所示：
1. 使用`c_transforms`模块进行数据增强，数据增强时采用多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，并且采用了算子融合优化方案，使用`RandomResizedCrop`融合类替代`RandomResize`类和`RandomCrop`类。
```python
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as c_transforms
import mindspore.dataset.transforms.vision.c_transforms as C
import matplotlib.pyplot as plt
cifar10_path = "./dataset/Cifar10Data/cifar-10-batches-bin/"
# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path,num_parallel_workers=4)
transforms = C.RandomResizedCrop((800,800))
# apply the transform to the dataset through dataset.map()
cifar10_dataset = cifar10_dataset.map(input_columns="image",operations=transforms,num_parallel_workers=4)
data = next(cifar10_dataset.create_dict_iterator())
plt.imshow(data["image"])
plt.show()
```
输出：
![png](./images/cifar10_c_transforms.png)
2. 使用自定义Python函数进行数据增强，数据增强时采用多进程优化方案，开启了4个进程并发完成任务。
```python
def generator_func():
for i in range(5):
yield (np.array([i,i+1,i+2,i+3,i+4]),)
ds3 = ds.GeneratorDataset(source=generator_func,column_names=["data"])
print("before map:")
for data in ds3.create_dict_iterator():
print(data["data"])
func = lambda x:x**2
ds4 = ds3.map(input_columns="data",operations=func,python_multiprocessing=True,num_parallel_workers=4)
print("after map:")
for data in ds4.create_dict_iterator():
print(data["data"])
```
输出：
before map:
[0 1 2 3 4]
[1 2 3 4 5]
[2 3 4 5 6]
[3 4 5 6 7]
[4 5 6 7 8]
after map:
[ 0 1 4 9 16]
[ 1 4 9 16 25]
[ 4 9 16 25 36]
[ 9 16 25 36 49]
[16 25 36 49 64]
## 性能优化方案总结
### 多线程优化方案
在数据pipeline过程中，相关算子一般都有线程数设置参数，来提升处理并发度，提升性能，例如：
- 在数据加载的过程中，内置数据加载类有`num_parallel_workers`参数用来设置线程数。
- 在数据增强的过程中，`map`函数有`num_parallel_workers`参数用来设置线程数。
- 在Batch的过程中，`batch`函数有`num_parallel_workers`参数用来设置线程数。
具体内容请参考[内置加载算子](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.dataset.html)。
### 多进程优化方案
数据处理中Python实现的算子均支持多进程的模式，例如：
- `GeneratorDataset`这个类默认是多进程模式，它的`num_parallel_workers`参数表示的是开启的进程数，默认为1，具体内容请参考[GeneratorDataset](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.dataset.html#mindspore.dataset.GeneratorDataset)。
- 如果使用Python自定义函数或者`py_transforms`模块进行数据增强的时候，当`map`函数的参数`python_multiprocessing`设置为True时，此时参数`num_parallel_workers`表示的是进程数，参数`python_multiprocessing`默认为False，此时参数`num_parallel_workers`表示的是线程数，具体的内容请参考[内置加载算子](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.dataset.html)。
### Compose优化方案
Map算子可以接收Tensor算子列表，并将按照顺序应用所有的这些算子，与为每个Tensor算子使用的Map算子相比，此类“胖Map算子”可以获得更好的性能，如图所示：
![title](./images/compose.png)
### 算子融合优化方案
提供某些融合算子，这些算子将两个或多个算子的功能聚合到一个算子中。具体内容请参考[数据增强算子](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.dataset.transforms.vision.html)，与它们各自组件的流水线相比，这种融合算子提供了更好的性能。如图所示：
![title](./images/operator_fusion.png)
tutorials/source_zh_cn/index.rst
浏览文件 @ 166168d2
......@@ -55,6 +55,7 @@ MindSpore教程
advanced_use/graph_kernel_fusion
advanced_use/quantization_aware
advanced_use/gradient_accumulation
advanced_use/optimize_the_performance_of_data_preparation
.. toctree::
:glob:
......
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