在深度学习的世界中，构建和训练神经网络模型是核心任务之一。MindSpore作为一款开源的深度学习框架，提供了丰富的API和工具，使得构建神经网络模型变得更加简洁和高效。在这篇博客中，我们将以Mnist数据集分类为例，逐步讲解如何使用MindSpore定义模型、构建网络层并进行预测。通过本文，你将全面了解MindSpore中神经网络的构建方法，并掌握一些实用技巧。
定义模型类
在MindSpore中，所有的神经网络模型都是通过继承nn.Cell类来定义的。在__init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，在construct方法中实现Tensor操作。这种设计使得模型的定义更加模块化和易于管理：
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros")
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
通过继承nn.Cell类，我们可以利用面向对象编程的思想来构建和管理神经网络模型，这使得代码更具可读性和可维护性。
实例化模型
构建完成后，实例化Network对象，并查看其结构，这样做的目的是确保模型定义正确，并了解模型的整体结构，以便后续调试和优化。
model = Network()
print(model)
我们构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个十维的Tensor输出，其包含每个类别的原始预测值。
X = ops.ones((1, 28, 28), mindspore.float32)
logits = model(X)
logits
在此基础上，我们通过一个nn.Softmax层实例来获得预测概率：
pred_probab = nn.Softmax(axis=1)(logits)
y_pred = pred_probab.argmax(1)
print(f"Predicted class: {y_pred}")
模型层解析
接下来，我们将分解上面构造的神经网络模型中的每一层，并观察其效果。通过这种方式，我们可以逐步验证每一层的行为，确保模型的正确性。
nn.Flatten
实例化nn.Flatten层，将28x28的2D张量转换为784大小的连续数组：
input_image = ops.ones((3, 28, 28), mindspore.float32)
flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.shape)
nn.Dense
nn.Dense为全连接层，其使用权重和偏差对输入进行线性变换：
layer1 = nn.Dense(in_channels=28*28, out_channels=20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.shape)
nn.ReLU
nn.ReLU层给网络中加入非线性的激活函数，帮助神经网络学习各种复杂的特征：
print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
print(f"After ReLU: {hidden1}")
nn.SequentialCell
nn.SequentialCell是一个有序的Cell容器，输入Tensor将按照定义的顺序通过所有Cell：
seq_modules = nn.SequentialCell(
flatten,
layer1,
nn.ReLU(),
nn.Dense(20, 10)
)
logits = seq_modules(input_image)
print(logits.shape)
nn.Softmax
使用nn.Softmax将神经网络最后一个全连接层返回的logits的值缩放为[0, 1]，表示每个类别的预测概率：
softmax = nn.Softmax(axis=1)
pred_probab = softmax(logits)
模型参数
网络内部神经网络层具有权重参数和偏置参数（如nn.Dense），这些参数会在训练过程中不断进行优化。可通过 model.parameters_and_names() 来获取参数名及对应的参数详情：
print(f"Model structure: {model}\n\n")
for name, param in model.parameters_and_names():
print(f"Layer: {name}\nSize: {param.shape}\nValues : {param[:2]} \n")
总结
通过本文的详细讲解，我们从零开始构建了一个用于Mnist数据集分类的神经网络模型，并深入解析了模型中的每一层。希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用MindSpore进行神经网络的构建和训练。
