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深度学习风潮迭起,如何开始有效学习?

2021-11-15 11:00 https://my.oschina.net/u/5283003/blog/5309771 康康OSC 次阅读 条评论

从视频流、信息流推荐到手机拍照滤镜,智能语音助手,再到自动驾驶汽车,深度学习的身影无处不在。深度学习模型越来越受欢迎,因为它们可以实现最先进的准确性,有时甚至可以超越人类。人工智能是技术中发展最快的学科之一,许多人都在尝试学习人工智能和机器学习来推动个人职业发展,尤其是数据科学家和算法工程师。

那么,学习深度学习的过程也会很复杂吗?毕竟,深度学习是一个涉及线性代数、概率和信息论、卷积神经网络、决策树和聚类算法、生成对抗网络、机器视觉和图像识别、自然语言处理和增强学习等数十种技术的复杂领域。应该从哪里开始学习,是数学、编程或神经科学吗?学习之后如何开始实践呢?如何把深度学习作为一门工具,应用于工作和生活之中?

MindSpore 提供了一种有效的学习路径。

MindSpore 是华为推出的全场景 AI 计算框架,具备统一的模型训练、推理和导出等接口,支持端、边、云等不同场景下的灵活部署。自2020 年 3 月正式开源以来,MindSpore 已经培育了一个十分活跃的技术社区,软件总下载量超81万,开源社区Star 数量超1.5万,PR数超3.9万。

MindSpore 提供了详细的教程,包括训练、推理和端侧设备使用三部分,开发者可以根据自身情况选择不同阶段进行学习。教程设置由易到难,步步深入,从深度学习的发展历史,到MindSpore 的安装及使用,到深度学习算法、自然语言处理、图像识别等多种AI实战,再到MindSpore 的原理及创新算法均有涉及,甚至还会补充深度学习、机器学习基础知识。

要吸引更多人使用深度学习框架,关键就在于易用性。因此,MindSpore 在设计上尽量往易用性上靠拢,这也造就了MindSpore 的优势。

  • 提供Python编程范式:用户使用Python原生控制逻辑即可构建复杂的神经网络模型,AI编程变得简单。
  • 提供动态图和静态图统一:目前主流的深度学习框架的执行模式有两种,分别为静态图模式和动态图模式。静态图模式拥有较高的训练性能,但难以调试。动态图模式相较于静态图模式虽然易于调试,但难以高效执行。MindSpore 提供了动态图和静态图统一的编码方式,大大增加了静态图和动态图的可兼容性,用户无需开发多套代码,仅变更一行代码便可切换动态图/静态图模式,用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。
  • 采用函数式可微分编程架构:神经网络模型通常基于梯度下降算法进行训练,但手动求导过程复杂,结果容易出错。MindSpore 的基于源码转换(Source Code Transformation,SCT)的自动微分(Automatic Differentiation)机制采用函数式可微分编程架构,在接口层提供 Python 编程接口,包括控制流的表达。用户可聚焦于模型算法的数学原生表达,无需手动进行求导。
  • 单机和分布式训练统一:随着神经网络模型和数据集的规模不断增加,分布式并行训练成为了神经网络训练的常见做法,但分布式并行训练的策略选择和编写十分复杂,这严重制约着深度学习模型的训练效率,阻碍深度学习的发展。MindSpore 统一了单机和分布式训练的编码方式,开发者无需编写复杂的分布式策略,在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练,提高神经网络训练效率,大大降低了AI开发门槛,使用户能够快速实现模型思路。

还有一大核心优点就是,在分布式集群和华为全栈下,MindSpore 有独特的性能优势。作为华为战略平台性的深度学习框架,MindSpore 坚持走底层框架优化路线,匹配昇腾处理器,能最大程度地发挥硬件能力,帮助开发者缩短训练时间,提升推理性能。当然,MindSpore 还支持GPU、CPU等异构平台。在当前主流的深度学习框架里面,性能和易用性都能兼顾的,当属MindSpore 。

近期,MindSpore 社区推出了“MindSpore开源社区成长计划”,能够将 MindSpore 学习过程与 MindSpore 开源实践结合起来。参与者要先完成 MindSpore 课程,再相应地认领MindSpore 开源社区任务,从最简单的文档资料、语法规范,到一定难度的算子开发、应用案例都有涉及,一步一步引导开发者进入深度学习领域,迅速扩展和锻炼技术图谱,同时,也能够最大化地将个人智慧产生社会影响力,真正实现发展技术的自由不受禁锢。

“MindSpore开源社区成长计划”还设置了更为直接的激励措施。比如,解决初、中和高级不同难易程度的任务就能累积积分兑换奖品,同时还可获得开发者证书;优秀开发者还有机会成为 MindSpore 开源社区 SIG 组组长,参与到 MindSpore 核心技术演进的讨论。

种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。深度学习领域的技术发展日新月异,MindSpore 开源成长活动已经开始,赶紧点击下方链接,开始迈出学习的第一步吧!

链接:https://gitee.com/mindspore/community/issues/I4BD5F

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