[](https://pypi.org/project/mindspore) [](https://badge.fury.io/py/mindspore) [](https://pepy.tech/project/mindspore) [](https://hub.docker.com/r/mindspore/mindspore-cpu) [](https://github.com/mindspore-ai/mindspore/blob/master/LICENSE) [](https://join.slack.com/t/mindspore/shared_invite/zt-dgk65rli-3ex4xvS4wHX7UDmsQmfu8w) [](https://gitee.com/mindspore/mindspore/pulls) [View English](./README.md) <!-- TOC --> - [MindSpore介绍](#mindspore介绍) - [自动微分](#自动微分) - [自动并行](#自动并行) - [安装](#安装) - [pip方式安装](#pip方式安装) - [源码编译方式安装](#源码编译方式安装) - [Docker镜像](#docker镜像) - [快速入门](#快速入门) - [文档](#文档) - [社区](#社区) - [治理](#治理) - [交流](#交流) - [贡献](#贡献) - [分支维护策略](#分支维护策略) - [现有分支维护状态](#现有分支维护状态) - [版本说明](#版本说明) - [许可证](#许可证) <!-- /TOC --> ## MindSpore介绍 MindSpore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。 <img src="https://gitee.com/mindspore/mindspore/raw/master/docs/MindSpore-architecture-zh.png" alt="MindSpore Architecture"/> 欲了解更多详情，请查看我们的[总体架构](https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/beginner/introduction.html)。 ### 自动微分 当前主流深度学习框架中有两种自动微分技术： - **操作符重载法**： 通过操作符重载对编程语言中的基本操作语义进行重定义，封装其微分规则。 在程序运行时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。 - **代码变换法**： 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。 PyTorch采用的是操作符重载法。相较于代码变换法，操作符重载法是在运行时生成微分计算图的， 无需考虑函数调用与控制流等情况， 开发更为简单。 但该方法不能在编译时刻做微分图的优化， 控制流也需要根据运行时的信息来展开， 很难实现性能的极限优化。 MindSpore则采用的是代码变换法。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。 <img src="https://gitee.com/mindspore/mindspore/raw/master/docs/Automatic-differentiation.png" alt="Automatic Differentiation" width="600"/> 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。 <img src="https://gitee.com/mindspore/mindspore/raw/master/docs/Automatic-parallel.png" alt="Automatic Parallel" width="600"/> 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。 ## 安装 ### pip方式安装 MindSpore提供跨多个后端的构建选项： | 硬件平台 | 操作系统 | 状态 | | :------------ | :-------------- | :--- | | Ascend 910 | Ubuntu-x86 | ✔️ | | | Ubuntu-aarch64 | ✔️ | | | EulerOS-aarch64 | ✔️ | | | CentOS-x86 | ✔️ | | | CentOS-aarch64 | ✔️ | | GPU CUDA 10.1 | Ubuntu-x86 | ✔️ | | CPU | Ubuntu-x86 | ✔️ | | | Ubuntu-aarch64 | ✔️ | | | Windows-x86 | ✔️ | 使用`pip`命令安装，以`CPU`和`Ubuntu-x86`build版本为例： 1. 请从[MindSpore下载页面](https://www.mindspore.cn/versions)下载并安装whl包。 ```bash pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.2.0-rc1/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.2.0rc1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl ``` 2. 执行以下命令，验证安装结果。 ```python import numpy as np import mindspore.context as context import mindspore.nn as nn from mindspore import Tensor from mindspore.ops import operations as P context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU") class Mul(nn.Cell): def __init__(self): super(Mul, self).__init__() self.mul = P.Mul() def construct(self, x, y): return self.mul(x, y) x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]).astype(np.float32)) y = Tensor(np.array([4.0, 5.0, 6.0]).astype(np.float32)) mul = Mul() print(mul(x, y)) ``` ```text [ 4. 10. 18.] ``` 使用pip方式，在不同的环境安装MindSpore，可参考以下文档。 - [Ascend环境使用pip方式安装MindSpore](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_ascend_install_pip.md) - [GPU环境使用pip方式安装MindSpore](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_gpu_install_pip.md) - [CPU环境使用pip方式安装MindSpore](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_cpu_install_pip.md) ### 源码编译方式安装 使用源码编译方式，在不同的环境安装MindSpore，可参考以下文档。 - [Ascend环境使用源码编译方式安装MindSpore](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_ascend_install_source.md) - [GPU环境使用源码编译方式安装MindSpore](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_gpu_install_source.md) - [CPU环境使用源码编译方式安装MindSpore](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_cpu_install_source.md) ### Docker镜像 MindSpore的Docker镜像托管在[Docker Hub](https://hub.docker.com/r/mindspore)上。 目前容器化构建选项支持情况如下： | 硬件平台 | Docker镜像仓库 | 标签 | 说明 | | :----- | :------------------------ | :----------------------- | :--------------------------------------- | | CPU | `mindspore/mindspore-cpu` | `x.y.z` | 已经预安装MindSpore `x.y.z` CPU版本的生产环境。 | | | | `devel` | 提供开发环境从源头构建MindSpore（`CPU`后端）。安装详情请参考<https://www.mindspore.cn/install> 。 | | | | `runtime` | 提供运行时环境安装MindSpore二进制包（`CPU`后端）。 | | GPU | `mindspore/mindspore-gpu` | `x.y.z` | 已经预安装MindSpore `x.y.z` GPU版本的生产环境。 | | | | `devel` | 提供开发环境从源头构建MindSpore（`GPU CUDA10.1`后端）。安装详情请参考<https://www.mindspore.cn/install> 。 | | | | `runtime` | 提供运行时环境安装MindSpore二进制包（`GPU CUDA10.1`后端）。 | > **注意：** 不建议从源头构建GPU `devel` Docker镜像后直接安装whl包。我们强烈建议您在GPU `runtime` Docker镜像中传输并安装whl包。 - CPU 对于`CPU`后端，可以直接使用以下命令获取并运行最新的稳定镜像： ```bash docker pull mindspore/mindspore-cpu:1.1.0 docker run -it mindspore/mindspore-cpu:1.1.0 /bin/bash ``` - GPU 对于`GPU`后端，请确保`nvidia-container-toolkit`已经提前安装，以下是`Ubuntu`用户安装指南： ```bash DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker ``` 编辑文件 daemon.json: ```bash $ vim /etc/docker/daemon.json { "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } ``` 再次重启docker: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker ``` 使用以下命令获取并运行最新的稳定镜像： ```bash docker pull mindspore/mindspore-gpu:1.1.0 docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia --privileged=true mindspore/mindspore-gpu:1.1.0 /bin/bash ``` 要测试Docker是否正常工作，请运行下面的Python代码并检查输出： ```python import numpy as np import mindspore.context as context from mindspore import Tensor from mindspore.ops import functional as F context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE, device_target="GPU") x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) print(F.tensor_add(x, y)) ``` ```text [[[ 2. 2. 2. 2.], [ 2. 2. 2. 2.], [ 2. 2. 2. 2.]], [[ 2. 2. 2. 2.], [ 2. 2. 2. 2.], [ 2. 2. 2. 2.]], [[ 2. 2. 2. 2.], [ 2. 2. 2. 2.], [ 2. 2. 2. 2.]]] ``` 如果您想了解更多关于MindSpore Docker镜像的构建过程，请查看[docker](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/scripts/docker/README.md) repo了解详细信息。 ## 快速入门 参考[快速入门](https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/beginner/quick_start.html)实现图片分类。 ## 文档 有关安装指南、教程和API的更多详细信息，请参阅[用户文档](https://gitee.com/mindspore/docs)。 ## 社区 ### 治理 查看MindSpore如何进行[开放治理](https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/governance.md)。 ### 交流 - [MindSpore Slack](https://join.slack.com/t/mindspore/shared_invite/zt-dgk65rli-3ex4xvS4wHX7UDmsQmfu8w) 开发者交流平台。 - `#mindspore`IRC频道（仅用于会议记录） - 视频会议：待定 - 邮件列表：<https://mailweb.mindspore.cn/postorius/lists> ## 贡献 欢迎参与贡献。更多详情，请参阅我们的[贡献者Wiki](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/CONTRIBUTING.md)。 ## 分支维护策略 MindSpore的版本分支有以下几种维护阶段： | **状态** | **持续时间** | **说明** | |-------------|---------------|--------------------------------------------------| | Planning | 1 - 3 months | 特性规划。 | | Development | 3 months | 特性开发。 | | Maintained | 6 - 12 months | 允许所有问题修复的合入，并发布版本。 | | Unmaintained| 0 - 3 months | 允许所有问题修复的合入，无专人维护，不再发布版本。 | | End Of Life (EOL) | N/A | 不再接受修改合入该分支。 | ## 现有分支维护状态 | **分支名** | **当前状态** | **上线时间** | **后续状态** | **EOL 日期**| |------------|--------------|----------------------|----------------------------------------|------------| | **r1.10** | Maintained | 2023-02-02 | Unmaintained <br> 2024-02-02 estimated | | | **r1.9** | Maintained | 2022-10-26 | Unmaintained <br> 2023-10-26 estimated | | | **r1.8** | Maintained | 2022-07-29 | Unmaintained <br> 2023-07-29 estimated | | | **r1.7** | Maintained | 2022-04-29 | Unmaintained <br> 2023-04-29 estimated | | | **r1.6** | End Of Life | 2022-01-29 | | 2023-01-29 | | **r1.5** | End Of Life | 2021-10-15 | | 2022-10-15 | | **r1.4** | End Of Life | 2021-08-15 | | 2022-08-15 | | **r1.3** | End Of Life | 2021-07-15 | | 2022-07-15 | | **r1.2** | End Of Life | 2021-04-15 | | 2022-04-29 | | **r1.1** | End Of Life | 2020-12-31 | | 2021-09-30 | | **r1.0** | End Of Life | 2020-09-24 | | 2021-07-30 | | **r0.7** | End Of Life | 2020-08-31 | | 2021-02-28 | | **r0.6** | End Of Life | 2020-07-31 | | 2020-12-30 | | **r0.5** | End Of Life | 2020-06-30 | | 2021-06-30 | | **r0.3** | End Of Life | 2020-05-31 | | 2020-09-30 | | **r0.2** | End Of Life | 2020-04-30 | | 2020-08-31 | | **r0.1** | End Of Life | 2020-03-28 | | 2020-06-30 | ## 版本说明 版本说明请参阅[RELEASE](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/RELEASE.md)。 ## 许可证 [Apache License 2.0](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/LICENSE)