一、数据集定义

         使用mindspore.dataset中的ImageFolderDataset接口加载图像分类数据集，ImageFolderDataset接口传入数据集文件上层目录，每个子目录分别放入不同类别的图像。使用python定义一个create_dataset函数用于创建数据集，在函数中使用mindspore.dataset.vision接口中的Decode、Resize、Normalize、HWC2CHW对图像进行解码、调整尺寸、归一化和通道变换预处理，其中Resize根据模型需要的图像大小进行设置，归一化操作可以通过设置mean和std约束范围。如将mean设置为[127.5,127.5,127.5]，std设置为[255,255,255]，可以将数据归一化到[0.5~0.5]范围内。

数据集加载：

import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import Normal
from mindspore import context, save_checkpoint, ops, Tensor
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as CV
import mindspore.dataset.transforms as C
from mindspore import dtype as mstypedef create_dataset(data_path, batch_size=24, repeat_num=1):"""定义数据集"""data_set = ds.ImageFolderDataset(data_path, num_parallel_workers=8, shuffle=True)image_size = [100, 100]mean = [127.5, 127.5, 127.5]std = [255., 255., 255.]trans = [CV.Decode(),CV.Resize(image_size),CV.Normalize(mean=mean, std=std),CV.HWC2CHW()]# 实现数据的map映射、批量处理和数据重复的操作type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)data_set = data_set.map(operations=trans, input_columns="image", num_parallel_workers=8)data_set = data_set.map(operations=type_cast_op, input_columns="label", num_parallel_workers=8)data_set = data_set.batch(batch_size, drop_remainder=True)data_set = data_set.repeat(repeat_num)return data_set

二、定义网络结构

         定义神经网络需要使用mindspore.nn模块，使用python创建一个cnn_net类并继承nn.Cell，在init中初始化模型需要用到的各种算子，该卷积神经网络需要用到的算子分别为卷积层nn.Conv2d、激活函数nn.Relu、池化层nn.Maxpool2d、打平操作nn.Flatten、全连接层nn.Dense。这里用的自定义卷积神经网络由4层卷积+2层全连接组成，每个卷积层后接一个激活函数和最大池化层，每个池化层通过设置步长为2对特征图进行尺寸减半，因此在经过四层卷积后特征图变为输入的1/16，也就是6*6。在卷积层后接一个打平操作，将特征图从二维转换为一维，特征图打平以才能后进入全连接层，最后一层全连接层输出通道数与分类类别数一致。模型中每层输入输出通道定义如下：

卷积层1：输入通道3，输出通道8，卷积核3*3

卷积层2：输入通道8，输出通道16，卷积核3*3

卷积层3：输入通道16，输出通道32，卷积核3*3

卷积层4：输入通道32，输出通道64，卷积核3*3

全连接层1：输入288，输出128

全连接层2：输入128，输出分类数

网络实现：

class cnn_net(nn.Cell):"""网络结构"""def __init__(self, num_class=10, num_channel=3):super(cnn_net, self).__init__()# 定义所需要的运算self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=num_channel, out_channels=8, kernel_size=3)self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 3)self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 3)self.conv4 = nn.Conv2d(32, 64, 3)self.relu = nn.ReLU()self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.flatten = nn.Flatten()self.fc1 = nn.Dense(2304, 128, weight_init=Normal(0.02))self.fc2 = nn.Dense(128, num_class, weight_init=Normal(0.02))def construct(self, x):# 使用定义好的运算构建前向网络x = self.conv1(x)x = self.relu(x)x = self.max_pool2d(x)x = self.conv2(x)x = self.relu(x)x = self.max_pool2d(x)x = self.conv3(x)x = self.relu(x)x = self.max_pool2d(x)x = self.conv4(x)x = self.relu(x)x = self.max_pool2d(x)x = self.flatten(x)x = self.fc1(x)x = self.relu(x)x = self.fc2(x)return x

三、定义损失函数计算流程

         由于网络中没有带损失函数，需要单独定义一个类NetWithLoss用于计算损失，在计算损失前，需要将标签进行onehot编码，如分类标签为[0,1,2]，那么标签1经过onehot转换为[0,1,0]，之后将数据送入模型进行前向计算，得到logits，使用交叉熵损失函数对logits和label计算损失。

class NetWithLoss(nn.Cell):def __init__(self, backbone, loss_func, classes):super(NetWithLoss, self).__init__()self.backbone = backboneself.loss_func = loss_funcself.classes = classesdef construct(self, inputs, labels):labels = ops.one_hot(labels, self.classes,Tensor(1, dtype=mindspore.float32),Tensor(0, dtype=mindspore.float32))logits = self.backbone(inputs)loss = self.loss_func(logits, labels)return ops.mean(loss, axis=0)

四、定义训练流程

         定义一个train函数进行训练，在训练函数中首先定义迭代次数，学习率，批大小，分类数量、输入通道、训练集、验证集、模型、损失函数、优化器等，这里使用for循环进行训练迭代，在数据集迭代过程中使用nn.TrainOneStepCell进行模型训练。在每一轮训练结束后对模型进行验证，计算模型推理准确率。

         在开启训练之前可以通过设置运行环境来觉得模型在什么设备上运行。mindspore支持CPU、GPU、以及Ascend(昇腾训练加速卡)，当然，不同设备需要安装对应版本的mindspore。

def train():# 数据路径epochs = 10lr = 0.001batch_size = 32num_classes = 2input_channel = 3ckpt_file = 'best.ckpt'train_data_path = "./datasets/dogs/train"eval_data_path = "./datasets/dogs/val"train_ds = create_dataset(train_data_path, batch_size)eval_ds = create_dataset(eval_data_path, 1)eval_ds_size = eval_ds.get_dataset_size()net = cnn_net(num_classes, input_channel)opt = nn.Adam(params=net.trainable_params(), learning_rate=lr)loss_func = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()loss_net = NetWithLoss(net, loss_func, num_classes)train_net = nn.TrainOneStepCell(loss_net, opt)train_net.set_train()argmax = ops.Argmax(axis=0)best_acc = 0best_epoch = 0for epoch in range(epochs):train_loss = 0# 训练for data in train_ds.create_tuple_iterator():images = data[0]lables = data[1]loss = train_net(images, lables)train_loss += loss# 评估total = 0for data in eval_ds.create_tuple_iterator():images = data[0]lables = data[1].squeeze()logits = net(images)pred = argmax(logits.squeeze())if pred == lables:total += 1acc = total / eval_ds_size# 保存ckptif acc > best_acc:best_acc = accbest_epoch = epoch + 1save_checkpoint(net, ckpt_file)ckpt_file = f'epoch{epoch+1}.ckpt'save_checkpoint(net, ckpt_file)print(f'epoch:{epoch+1}, loss:{train_loss}, acc:{acc}')print(f'train success, best epoch is {best_epoch}, best acc is {best_acc}')if __name__ == '__main__':train()