從視頻流、信息流推薦到手機拍照濾鏡，智能語音助手，再到自動駕駛汽車，深度學習的身影無處不在。深度學習模型越來越受歡迎，因為它們可以實現(xiàn)最先進的準確性，有時甚至可以超越人類。人工智能是技術(shù)中發(fā)展最快的學科之一，許多人都在嘗試學習人工智能和機器學習來推動個人職業(yè)發(fā)展，尤其是數(shù)據(jù)科學家和算法工程師。

那么，學習深度學習的過程也會很復雜嗎?畢竟，深度學習是一個涉及線性代數(shù)、概率和信息論、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和聚類算法、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、機器視覺和圖像識別、自然語言處理和增強學習等數(shù)十種技術(shù)的復雜領(lǐng)域。應(yīng)該從哪里開始學習，是數(shù)學、編程或神經(jīng)科學嗎?學習之后如何開始實踐呢?如何把深度學習作為一門工具，應(yīng)用于工作和生活之中?

MindSpore 提供了一種有效的學習路徑。

MindSpore 是華為推出的全場景 AI 計算框架，具備統(tǒng)一的模型訓練、推理和導出等接口，支持端、邊、云等不同場景下的靈活部署。自2020 年 3 月正式開源以來，MindSpore 已經(jīng)培育了一個十分活躍的技術(shù)社區(qū)，軟件總下載量超81萬，開源社區(qū)Star 數(shù)量超1.5萬，PR數(shù)超3.9萬。

MindSpore 提供了詳細的教程，包括訓練、推理和端側(cè)設(shè)備使用三部分，開發(fā)者可以根據(jù)自身情況選擇不同階段進行學習。教程設(shè)置由易到難，步步深入，從深度學習的發(fā)展歷史，到MindSpore 的安裝及使用，到深度學習算法、自然語言處理、圖像識別等多種AI實戰(zhàn)，再到MindSpore 的原理及創(chuàng)新算法均有涉及，甚至還會補充深度學習、機器學習基礎(chǔ)知識。

要吸引更多人使用深度學習框架，關(guān)鍵就在于易用性。因此，MindSpore 在設(shè)計上盡量往易用性上靠攏，這也造就了MindSpore 的優(yōu)勢。

提供Python編程范式：用戶使用Python原生控制邏輯即可構(gòu)建復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，AI編程變得簡單。

提供動態(tài)圖和靜態(tài)圖統(tǒng)一：目前主流的深度學習框架的執(zhí)行模式有兩種，分別為靜態(tài)圖模式和動態(tài)圖模式。靜態(tài)圖模式擁有較高的訓練性能，但難以調(diào)試。動態(tài)圖模式相較于靜態(tài)圖模式雖然易于調(diào)試，但難以高效執(zhí)行。MindSpore 提供了動態(tài)圖和靜態(tài)圖統(tǒng)一的編碼方式，大大增加了靜態(tài)圖和動態(tài)圖的可兼容性，用戶無需開發(fā)多套代碼，僅變更一行代碼便可切換動態(tài)圖/靜態(tài)圖模式，用戶可擁有更輕松的開發(fā)調(diào)試及性能體驗。

采用函數(shù)式可微分編程架構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通?；谔荻认陆邓惴ㄟM行訓練，但手動求導過程復雜，結(jié)果容易出錯。MindSpore 的基于源碼轉(zhuǎn)換(Source Code Transformation，SCT)的自動微分(Automatic Differentiation)機制采用函數(shù)式可微分編程架構(gòu)，在接口層提供 Python 編程接口，包括控制流的表達。用戶可聚焦于模型算法的數(shù)學原生表達，無需手動進行求導。

單機和分布式訓練統(tǒng)一：隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模不斷增加，分布式并行訓練成為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的常見做法，但分布式并行訓練的策略選擇和編寫十分復雜，這嚴重制約著深度學習模型的訓練效率，阻礙深度學習的發(fā)展。MindSpore 統(tǒng)一了單機和分布式訓練的編碼方式，開發(fā)者無需編寫復雜的分布式策略，在單機代碼中添加少量代碼即可實現(xiàn)分布式訓練，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練效率，大大降低了AI開發(fā)門檻，使用戶能夠快速實現(xiàn)模型思路。

還有一大核心優(yōu)點就是，在分布式集群和華為全棧下，MindSpore 有獨特的性能優(yōu)勢。作為華為戰(zhàn)略平臺性的深度學習框架，MindSpore 堅持走底層框架優(yōu)化路線，匹配昇騰處理器，能最大程度地發(fā)揮硬件能力，幫助開發(fā)者縮短訓練時間，提升推理性能。當然，MindSpore 還支持GPU、CPU等異構(gòu)平臺。在當前主流的深度學習框架里面，性能和易用性都能兼顧的，當屬MindSpore 。

近期，MindSpore 社區(qū)推出了“MindSpore開源社區(qū)成長計劃”，能夠?qū)?MindSpore 學習過程與 MindSpore 開源實踐結(jié)合起來。參與者要先完成 MindSpore 課程，再相應(yīng)地認領(lǐng)MindSpore 開源社區(qū)任務(wù)，從最簡單的文檔資料、語法規(guī)范，到一定難度的算子開發(fā)、應(yīng)用案例都有涉及，一步一步引導開發(fā)者進入深度學習領(lǐng)域，迅速擴展和鍛煉技術(shù)圖譜，同時，也能夠最大化地將個人智慧產(chǎn)生社會影響力，真正實現(xiàn)發(fā)展技術(shù)的自由不受禁錮。

“MindSpore開源社區(qū)成長計劃”還設(shè)置了更為直接的激勵措施。比如，解決初、中和高級不同難易程度的任務(wù)就能累積積分兌換獎品，同時還可獲得開發(fā)者證書;優(yōu)秀開發(fā)者還有機會成為 MindSpore 開源社區(qū) SIG 組組長，參與到 MindSpore 核心技術(shù)演進的討論。

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在。深度學習領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展日新月異，MindSpore 開源成長活動已經(jīng)開始，趕緊點擊下方鏈接，開始邁出學習的第一步吧!

進入MindSpore官方Gitee地址，點擊community倉issue頁面的【MindSpore開源活動】任務(wù)列表與細則說明帖子，可查看活動細則，并在任務(wù)列表里點擊issue鏈接編號查看任務(wù)詳情，開始任務(wù)。

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