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MindSpore windows CPU环境浅尝

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开启MindSpore框架的实践之旅,先做好该框架领域的信息收集工作;因为MindSpore是采用开源治理方式来演进发展的,所以比较容易收集到如下的官方信息渠道。

 

官网:https://www.mindspore.cn/
GitHub:https://github.com/mindspore-ai/mindspore
Gitee:https://gitee.com/mindspore/mindspore

 

官方框架部署说明

 

开始认识MindSpore,不如直接从部署使用,先有直观的实践理解开始。MindSpore官方网站制作的还是很丰富的,也看出背后支持它的组织和公司的做事风格,整体严谨而且内容也比较丰富。

 

首先部署层面,可以访问官网,选择“”:

 

 

从安装的帮助上看,MindSpore根据实际使用的硬件环境,提供了相应的安装版本和安装的指引说明。虽然MindSpore框架本身是支持异构的计算体系的,但是个人使用实践还是会有自己的硬件和操作系统环境,所以这里需要先选择你本地使用的环境。这里本地采用windows的cpu环境,所以安装选择如下:

 

 

通过该网页信息,会按照选择的版本、硬件环境、操作系统、安装方式来生成相应的安装命令和步骤,这一点比较的人性化,最起码不需要开发者自己去猜。第二个部分,官方会提供该框架的安装步骤指引:

 

 

这里面主要说明了安装方式,安装的本地环境的要求,包括python环境的要求。另外执行了安装命令之后,还提供了简单的验证安装是否成功的方法。

 

本机环境部署实践

 

windows的cpu环境下安装实践步骤:

 

1.安装python环境

 

windows环境下安装python环境很容易,按照官网提供的下载,下载安装包,按照指引安装。

 

 

验证python环境是否安装完成:

 

 

命令提示符的环境下,根据python的版本命令查看安装的信息。

 

这个时候安装的python环境也自带了pip的工具,这样后续安装mindspore可以采用pip的工具来安装。(这里后续pip工具会对版本有相应的要求,后续安装mindspore会有提示信息)

 

2.安装mindspore框架

 

mindspore在可执行程序的安装上非常简单,采用pip的工具来安装即可,安装命令官网也在安装指导中给出。

 

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.1.0/MindSpore/cpu/windows_x64/mindspore-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

在命令提示符环境下,执行安装命令:

 

 

这时候,会提示pip工具版本较低,这里可以通过如下命令执行升级pip工具版本:

 

 

版本升级完成之后,继续执行安装mindspore的命令,直到出现如下的安装提示,安装完成:

 

 

3.验证安装框架

 

接下来,成功安装完成mindspore框架之后,进行简单的验证:

 

 

按照官网的安装指引中的提示,运行python环境,进入之后导入mindspore的lib,通过提供的version的版本信息api的调用,查询安装的mindspore的版本,验证安装是否成功。

 

4.可视化IDE使用mindspore

 

windows环境下,开发者还是比较喜欢使用可视化IDE来进行框架的使用和应用开发的,虽然mindspore提供了python、c++、java的一系列表示层的接口,大部分的AI应用目前还是python开发居多,因为python类似胶水语言的定位,一方面开发AI应用比较简单,另一方面也可以跟不同的语言结合使用。

 

1)可视化IDE选择:

 

windows环境下目前我选择IDEA系列在python的开发工具:

 

 

这里可以选择使用教育版本,不用考虑license,这个IDE安装也非常简单,可以按照引导直接安装完成即可。

 

2)IDE环境下使用mindspore

 

打开IDE新创建项目:

 

 

默认选择本机安装的python环境,填好项目名称和路径即可。

 

经过环境初始化之后,默认项目结构如下:

 

 

验证使用mindspore直接在IDE的代码main入口文件中import mindspore库,直接将版本信息的代码在打印方法中写上,开始运行该程序。

 

 

初次运行,因为默认python环境会因为项目创建被拷贝进入项目目录,而安装的mindspore在本机的python安装环境中,所以这里需要修改下运行配置,指向安装python的目录即可。

 

 

再次运行该程序。

 

 

接下来就可以在可视化环境下,尽情去使用mindspore开发各类AI应用了,而且是有一系列可视化的程序调试工具的协助下,对开发者来讲还是很舒服的,避免了linux上枯燥无味的debug调试程序之苦。

 

下一步,我们来看看怎幺使用mindspore来跑一些官方提供的模型实例程序,进一步加深对mindspore的使用理解。

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