Copy攻城狮"重度"体验MindSpore教程

2020 年已经接近尾声，2021 年的新年钟声在下周就会如期敲响，新年新气象，MindSpore 教程也迎来了新的变化，值得赞叹的是：部分教程打通了与 ModelArts 的连接，就算开发者没有硬件也能快速体验 MindSpore 。优秀的全场景AI框架和一站式AI开发平台强强联手，只为普惠 AI ，您还在犹豫什么？ Just do IT！

教程筛选人人会

如今我们早已处在信息爆炸的时代，知识的海洋更加没了边际，如何在海量知识中高效摄取符合自身实际的？这是我们每个人在学习之前必须解决的一个“可小可大”的问题。当然，优秀的教程，往往会提供筛选功能便于学习者快速定位目标知识，MindSpore 教程也不例外，那 MindSpore 目前能如何筛选您想要的知识呢？ Copy攻城狮为您一一揭晓：

从图中来看，有多达21个条件可以选择，我数了一晚上，大概有1561种组合可供筛选(不确定公式是不是 n(n^2+5)/6)，涵盖了Windows、Linux两种系统平台和Ascend、CPU、GPU三种硬件平台以及其他多种体验条件的组合。

Windows操作系统的训练教程

截止2020年12月27日，MindSpore 在 windows 操作系统的训练教程比较稀缺，只有 3 种；涉及的教程有 “Hello World”级别的 LeNet 实现一个图片分类应用、线性回归AI训练体验、基于 MobileNetV2 体验不同系统与处理器下的MindSpore框架中做微调的训练与验证。

硬件Ascend、GPU或者CPU的训练教程

截止2020年12月27日，MindSpore 官网包含 51 个教程，涉及到数据集、算子、分布式并行训练、实战等等知识点或面，其中 Ascend 硬件平台的教程最多，有 1/3 的教程可以直接在 ModelArts 上运行， 这也间接说明 “Ascend + MindSpore + ModelArts”这一铁三角逐步形成强劲战斗力！文末附上获取具体数据的简单代码，或直接下载附件。

悄悄告诉您： 点击 清除所有条件 可重置重置筛选条件哦，

建议

经过实际操作筛选，发现初、中、高级用户数据区分不明显，通过查看页面源码，发现并没有进行详细的区分。

在线体验我也行

截止2020年12月27日，有 17 个教程是可以直接在线体验，由于精力有限，Copy攻城狮本大狮选取了两个比较常用的操作进行在线体验，分别是：模型的保存和加载模型用于推理或迁移学习。

在我体验的时候，惊喜地发现是直接调用我的笔记本进行在线运行，ModelArts 中的 我的笔记本是我平时实操文章中必安利的功能，香不香各位可以亲自体验！

模型保存

当我点击教程 Run in ModelArts，就会跳转到 ModelArts 环境并且自动下载好了相应的教程文件，比如本次体验的核心文件是 mindspore_save_model.ipynb,代码、文档非常齐全，无论是导出CheckPoint格式文件还是导出MINDIR格式文件，亦或是导出ONNX格式文件和模型导出的技巧， All in One！像我这种技术水平低下的Copy攻城狮，代码Copy过来就直接用，学习、开发两开花！迁移学习（重训练）

加载模型用于推理或迁移学习

作为合格的COpy攻城狮，基于已有的模型来训练是生存的必备技能。这个教程详细的指导了加载预训练模型文件checkpoint_lenet并用于推理验证和迁移学习,核心代码在mindspore_load_model_for_inference_and_transfer.ipynb，迁移学习（重训练）的时候使用了损失函数，比之前预训练的模型精度好得一捏捏。

悄悄分享两个新发现：

一是左侧文档目录快速导航；

二是Jupyter Lab新增了分享功能。

建议

从目前的体验结果来看，每新开一个教程就会在我的笔记本中下载这份教程，不确定所有的教程都下载之后会不会出现磁盘空间不足的问题(待验证)；另外在我的笔记本中如果之前的教程代码改过之后如果无法复原时估计得删除文件重新打开教程才可以恢复正常，这里估计新司机在修改教程代码的时候需要注意，别改完之后运行不了不知道咋整了。

不是彩蛋的彩蛋

简单获取 MindSpore 教程详情：

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可能需要F12调试修改页面参数：每页显示 8 --> 100。

附件： MindSpore教程列表.xlsx 16.68KB 下载次数：0次

JavaScript AI开发平台ModelArts MindSpore

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