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昇思25天学习打卡营第33天|共赴算力时代

news 来源：原创 2025/6/22 20:01:59

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昇思大模型平台，就像是AI学习者和开发者的超级基地，这里不仅提供丰富的项目、模型和大模型体验，还有一大堆经典数据集任你挑。

AI学习有时候就像找不到高质量数据集的捉迷藏游戏，而且本地跑大数据集训练模型简直是个折磨，昇思大模型平台不仅帮助解决这些难题，还能支持各种业务场景，让你的开发轻松更加顺畅和高效。

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MindSpore有一个基于Pipeline的数据引擎，能够通过数据集（Dataset）和数据转换（Transforms）高效地预处理数据。

MindSpore的dataset使用数据处理流水线，需要指定一些操作，比如map、batch、shuffle等。在例子中，使用map来对图像数据和标签进行变换处理，然后把处理好的数据集打包成大小为64的一组（batch）。

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在模型训练时，一般要经历三个关键步骤：

正向计算，就像烤蛋糕一样，模型预测结果（logits）并与正确标签（label）比较，求出预测损失（loss）。
反向传播，这就像魔术师的把戏，利用MindSpore的自动微分机制，神奇地求出模型参数（parameters）对损失（loss）的梯度（gradients）。
参数优化，就像更新软件一样，把梯度应用到参数上，让模型变得更聪明。

训练过程需要多次迭代数据集，每次完整的迭代称为一轮（epoch）。每一轮中，你会遍历训练集进行训练，然后用测试集来预测。打印每一轮的损失值和准确率（Accuracy），可以清楚地看到损失在逐步减少，准确率在不断提高。

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加载保存的权重有点像穿衣服，重新实例化模型对象，就像给模型穿上新衣服一样，把模型给建构起来，需要加载模型参数，把保存的“衣服”穿到模型身上。一旦加载完毕，这个模型就可以直接投入战斗，进行预测和推理了。

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在这次深切的体验中，我真切感受到了算力的力量和影响。算力不仅仅是提速和效率的象征，它是一种解放，让我们从过去的技术瓶颈中解脱出来。可以更快速地进行模型训练和推理，不再受限于硬件性能的局限。在算力时代，看到了技术发展的前沿。每一次的技术进步，每一次新技术的应用都为我们的工作和生活带来了新的可能性。

作为一个从事技术工作的程序员，体验到了这种变革带来的深远影响，不仅仅在追赶技术的进步，更是在引领未来的发展方向。算力不仅是我们工作的工具，更是我们探索未知、创造新事物的动力源泉。

在这个充满挑战和机遇的时代，我期待着能够与时俱进，不断学习和应用最新的技术，为创新和发展贡献自己的力量。

凡事皆有极困难之时，打得通，便是好汉