源码剖析：华为MindSpore端到端代码调用流程

本文主要是介绍源码剖析：华为MindSpore端到端代码调用流程，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

4 月 28 日，机器之心联合华为昇腾学院开设的线上公开课《轻松上手开源框架 MindSpore》第三课完成，华为云与计算 BG 计算开源生态部工程师王辉为大家带来了主题分享《MindSpore代码流程分析》，第三课回顾视频：www.bilibili.com/video/BV14Q…

第三课精选问答

在第三课的 QA 环节中，有一些问题被大家广泛提到，王辉讲师再次做了精选与编辑，供大家参考。

Q1：怎么导出 Atlas200dk 可用模型？

我理解 Atlas200dk 如果是用昇腾 310 芯片的话，当我们选择 GEIR 格式做模型导出的时候，系统会导出支持昇腾 310 推理的模型，这种情况就能满足这位同学提到的导出 Atlas 200dk 可用模型的要求。

Q2：MindSpore 什么时候支持 win10？

很高兴地向大家宣布，MindSpore CPU 版本当前已经支持在 win10 系统中安装。我本地的环境就是 win10 系统，上面安装了 MindSpore；如果大家想了解 MindSpore CPU 版本在 win10 系统上的具体安装步骤，可以查阅 MindSpore 官网教程（www.mindspore.cn/tutorial/zh…）进行尝试。

Q3：使用 MS 建立训练模型代码能有多简单？

除去网络的定义，MindSpore 提供了 Model 类的接口，大多数场景只需几行代码就可完成模型训练。当然我没有尝试过使用 TF 或 PyTorch 最简单用几行实现模型的训练，但我在开始接触 MindSpore 的时候感觉已经很简单了。

Q4：ModelArts 中能使用 MS？

大家可以查阅 MindSpore 官网教程（www.mindspore.cn/tutorial/zh…），教程中详细展示了用户如何使用 ModelArts 来做 MindSpore 的模型训练。

Q5：ModelArts 中能编译测试 CPU 算子？

当前 ModelArts 只提供了 Ascend910 环境，因而不支持 CPU 算子的编译测试。

Q6：MindSpore 对 GPU 的支持怎么样了？有具体的 Roadmap 吗？

当前 MindSpore modelzoo 中有部分模型已经支持 GPU 的训练和推理，其他模型也在不断地进行完善；在分布式并行训练方面，MindSpore 当前支持 GPU 多卡的训练。至于具体的 Roadmap, 大家可以访问 MindSpore 官网（www.mindspore.cn/docs/zh-CN/…）和项目 Release notes（gitee.com/mindspore/m…）进行查阅。

大家后续如有更多问题，欢迎关注 MindSpore 的gitee和github，随时提 issue，官方人员将及时为大家解答：