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• • 简介
  • 安装
  • • • 通过pip安装 (待版本发布后)
      • 通过源码安装
  • 使用
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MSAdapter

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MindSpore适配PyTorch接口工具。

简介

MSAdapter可以使PyTorch的模型在昇腾（Ascend）上运行。

• 模型支持： MSAdapter的目的是支持PyTorch语法的原生态表达，用户只需要将PyTorch源代码中import torch替换为import ms_adapter.pytorch即可实现模型能支持昇腾上训练。
  模型中所使用的APIs支持状态可以从这里找到 Supported List.
• MSAdapter目前主要适配PyTorch的数据处理和模型结构部分代码，目前完全支持MindSpore的PYNATIVE模式下训练，部分网络结构支持GRAPH模式训练。
  训练过程部分代码需要用户自定义编写。

安装

通过pip安装 (待版本发布后)

pip install ms_adapter

通过源码安装

 git clone https://git.openi.org.cn/OpenI/MSAdapter.git
 cd MSAdapter
 python setup.py install

使用

在构建模型上，MSAdapter可以和PyTorch一样使用，示例如下：

from ms_adapter.pytorch.nn import Module, Linear, Flatten

class MLP(Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.flatten = Flatten()
        self.line1 = Linear(in_features=1024, out_features=64)
        self.line2 = Linear(in_features=64, out_features=128, bias=False)
        self.line3 = Linear(in_features=128, out_features=10)

    def forward(self, inputs):
        x = self.flatten(inputs)
        x = self.line1(x)
        x = self.line2(x)
        x = self.line3(x)
        return x

net = MLP()

对于网络迁移工作，从PyTorch代码迁移到MindSpore只需修改导入包。

资源

• 模型库：MSAdapter支持丰富的深度学习应用，这里给出了从PyTorch官方代码迁移到MSAdapter模型。已验证模型资源