基于openKylin与RISC-V的MindSpore AI项目实践

项目目标：

• 在openKylin系统上安装和配置MindSpore框架。
• 开发一个简单的图像分类模型，并在RISC-V平台上进行训练和推理。
• 根据RISC-V的特性，对MindSpore框架进行必要的优化。

目录

项目目标：

训练模型

编写训练代码，设置优化器、损失函数等，并开始训练模型。

模型推理

在模型训练完成后，我们可以进行推理，即使用训练好的模型对新的图像进行分类。首先，我们需要加载训练好的模型参数，然后将这些参数加载到我们的模型中。

针对RISC-V优化

部署与测试

 总结：

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步骤一：安装MindSpore

• 首先，我们需要在openKylin系统上安装MindSpore。
  • 请参照MindSpore官方文档，根据openKylin系统的特性进行安装。--MindSpore官方文档

步骤二：准备数据集

• 选择一个适合图像分类的数据集，如MNIST或CIFAR-10。下载数据集，并将其预处理为MindSpore可以识别的格式。

 （没有的开发者们可以找我哦）

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步骤三：编写模型代码

• 使用MindSpore编写一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，用于图像分类。

 

import mindspore.nn as nn  
from mindspore import Tensor  
from mindspore.ops import operations as P  class SimpleCNN(nn.Cell):  def __init__(self, num_classes=10):  super(SimpleCNN, self).__init__()  self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, pad_mode='same')  self.relu1 = nn.ReLU()  self.max_pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)  self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, pad_mode='same')  self.relu2 = nn.ReLU()  self.max_pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)  self.flatten = nn.Flatten()  self.fc1 = nn.Dense(64 * 7 * 7, 128)  self.relu3 = nn.ReLU()  self.fc2 = nn.Dense(128, num_classes)  def construct(self, x):  x = self.conv1(x)  x = self.relu1(x)  x = self.max_pool1(x)  x = self.conv2(x)  x = self.relu2(x)  x = self.max_pool2(x)  x = self.flatten(x)  x = self.fc1(x)  x = self.relu3(x)  x = self.fc2(x)  return x  # 实例化模型  
model = SimpleCNN()

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• 训练模型

• 编写训练代码，设置优化器、损失函数等，并开始训练模型。

from mindspore import context  
from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor  
from mindspore.train.loss_scale_manager import FixedLossScaleManager  
from mindspore import Tensor  
from mindspore.nn import SoftmaxCrossEntropyWithLogits  
from mindspore.train import Model  # 设置上下文环境  
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")  # 创建数据加载器  
# ...  # 创建损失函数和优化器  
criterion = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean")  
optimizer = nn.Momentum(model.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9)  # 配置模型保存  
config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10)  
ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="checkpoint_simplecnn", directory="./", config=config_ck)  # 开始训练  
model = Model(model, criterion, optimizer, metrics={"Accuracy": nn.Accuracy()},  loss_scale_manager=FixedLossScaleManager())  
model.train(epoch_num, train_dataset, callbacks=[ckpoint_cb, LossMonitor(100)], dataset_sink_mode=True)

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• 模型推理

在模型训练完成后，我们可以进行推理，即使用训练好的模型对新的图像进行分类。首先，我们需要加载训练好的模型参数，然后将这些参数加载到我们的模型中。

# 加载模型参数  
param_dict = load_checkpoint("./checkpoint_simplecnn-1_1000.ckpt")  
load_param_into_net(model, param_dict)  # 设置输入图像  
# 假设我们有一个预处理后的图像tensor，名为'input_tensor'，大小为[1, 3, 32, 32]  
# input_tensor = ...  # 使用模型进行推理  
output = model(input_tensor)  # 输出预测结果  
predicted_class = output.asnumpy().argmax()  
print(f"Predicted class: {predicted_class}")

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• 针对RISC-V优化

• RISC-V架构的优化可能涉及多个层面，包括算法层面的优化、框架层面的优化以及硬件层面的优化。这里，我们主要关注框架层面的优化。

• 算法优化：针对RISC-V的特点，如整数运算性能高、内存访问延迟大等，可以优化模型中的算法，减少浮点运算，利用RISC-V的整数运算优势。
• 内存访问优化：RISC-V的内存访问延迟可能较大，因此可以通过减少内存访问次数、优化内存访问模式（如使用缓存友好的数据结构）来减少延迟。
• 模型剪枝与量化：通过模型剪枝减少模型复杂度，通过量化减少模型大小并加速推理。

• 部署与测试

• 在openKylin系统上部署优化后的AI应用，并进行实际测试，确保应用能够稳定运行，并且性能达到预期。

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 总结：

        通过上述步骤，我们展示了如何在openKylin系统上基于MindSpore框架开发并优化一个图像分类AI应用，并部署在RISC-V平台上进行推理。这个过程涉及了模型的构建、训练、推理以及针对特定硬件架构的优化，是AI应用在实际应用中不可或缺的一部分。