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摘要： 在昇腾（Ascend）NPU上进行模型训练时，我们往往不满足于高层封装的Model.train接口。为了实现更复杂的梯度控制、梯度累积或混合精度策略，自定义训练循环是必经之路。本文将以 MindSpore 2.x 的函数式编程范式为基础，深入解析如何编写高效的自定义训练步，并利用@jit装饰器激发昇腾 NPU 的图算融合能力。

0. 前言

作为一名昇腾开发者，你是否遇到过以下场景：

• 标准的Model.train无法满足你对 Loss 计算过程的精细控制。
• 显存有限，想要实现梯度累积（Gradient Accumulation）却无从下手。
• 写了自定义循环，却发现性能远不如 Graph Mode（静态图模式）。

MindSpore 2.x 引入了更加灵活的函数式编程风格，结合 Ascend 硬件强大的图计算能力，我们可以兼得“动态图的灵活性”与“静态图的高性能”。今天我们就通过一段代码实战，彻底搞懂这个流程。

1. 环境准备与数据构建

为了保证代码可直接运行，我们构建一个简单的线性拟合任务，不依赖外部数据集。

import mindspore as ms import mindspore.nn as nn import mindspore.ops as ops from mindspore import Tensor import numpy as np # 设置运行环境 # 在昇腾环境请设置为 'Ascend'，CPU环境用于调试可设为 'CPU' ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE, device_target="Ascend") # 1. 构建模拟数据 def get_data(num, w=2.0, b=3.0): for _ in range(num): x = np.random.randn(1).astype(np.float32) y = x * w + b + np.random.randn(1).astype(np.float32) * 0.01 yield Tensor(x), Tensor(y) # 创建Dataset对象 def create_dataset(num_data, batch_size=16): dataset = ms.dataset.GeneratorDataset(list(get_data(num_data)), column_names=['data', 'label']) dataset = dataset.batch(batch_size) return dataset train_dataset = create_dataset(1000, 32)

2. 定义网络与优化器

这里我们需要一个简单的网络结构。在 MindSpore 中，nn.Cell是构建网络的基本单元。

# 2. 定义简单的线性网络 class LinearNet(nn.Cell): def __init__(self): super().__init__() self.fc = nn.Dense(1, 1, weight_init='normal', bias_init='zeros') def construct(self, x): return self.fc(x) net = LinearNet() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = nn.SGD(net.trainable_params(), learning_rate=0.01)

3. 核心干货：函数式自动微分

在 MindSpore 旧版本中，我们常用TrainOneStepCell。但在 MindSpore 2.x 及昇腾新特性中，推荐使用ops.value_and_grad这种函数式变换接口。它更直观，更接近数学定义。

我们需要定义两个核心函数：

1. Forward Function (前向函数)：负责计算 Loss。
2. Train Step (训练步函数)：负责计算梯度并更新参数。

# 3. 定义前向计算函数 def forward_fn(data, label): logits = net(data) loss = loss_fn(logits, label) return loss, logits # 获取梯度计算函数 # value_and_grad 会返回 forward_fn 的执行结果 (loss) 以及相对于 weights 的梯度 grad_fn = ops.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters, has_aux=True) # 4. 定义单步训练逻辑 def train_step(data, label): # 计算梯度和Loss (loss, _), grads = grad_fn(data, label) # 更新参数 optimizer(grads) return loss

4. 性能爆发点：使用@jit开启图模式

上面的代码虽然在 PYNATIVE 模式下能跑通，但在处理大规模网络时，Python 交互的开销会成为瓶颈。

在昇腾 NPU 上，静态图（Graph Mode）是性能优化的关键。通过 MindSpore 的 Just-In-Time (JIT) 编译技术，我们可以将 Python 函数编译成一张计算图，下沉到昇腾芯片上执行。

只需一行代码的改变：

# 使用 @jit 装饰器，将该函数及其调用的子函数编译为静态图 # jit(jit_config=ms.JitConfig(jit_level="O2")) 可进一步开启深度优化 @ms.jit def train_step_jit(data, label): (loss, _), grads = grad_fn(data, label) optimizer(grads) return loss

技术原理：当加上@jit后，MindSpore 编译器会分析train_step_jit函数的代码，进行图算融合（Graph Kernel Fusion）、算子下沉等优化。在昇腾 910 上，这意味着减少了 Host (CPU) 与 Device (NPU) 之间的交互次数，性能提升通常在数倍以上。

5. 进阶技巧：梯度累积（Gradient Accumulation）

在显存受限（OOM）无法开启大 Batch Size 时，梯度累积是必备技巧。在自定义训练循环中实现它非常简单。

我们需要利用ops.stop_gradient来截断不需要的梯度流，并手动管理梯度的累加。

# 定义累积步数 accumulate_step = 4 @ms.jit def train_step_accumulation(data, label, current_grads): # 1. 计算当前batch的梯度 (loss, _), grads = grad_fn(data, label) # 2. 将梯度除以累积步数（平均化） grads = ops.tuple_to_array(grads) # 转换以便计算 grads = ops.div(grads, accumulate_step) # 3. 累加梯度 (这里仅为伪代码逻辑展示，实际需配合Parameter操作) # 在MindSpore中通常推荐直接操作Optimizer或使用Accumulator # 为保持简单，这里展示核心思路：只计算，暂不更新 return loss, grads # 注意：完整梯度累积通常涉及更复杂的Parameter Tuple运算， # 建议查阅官方文档中关于 'Gradient Accumulation' 的完整实现。

注：为了保持文章简洁，我们继续使用基础的train_step_jit进行完整的训练演示。

6. 完整的训练循环

最后，我们将所有部件组装起来，并在 Ascend 上跑起来。

import time def train_loop(dataset): print("开始训练...") net.set_train() total_step = dataset.get_dataset_size() # 预热：图模式第一次执行需要编译，耗时较长 print("正在进行图编译（第一次Step）...") start_time = time.time() for step, (data, label) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()): loss = train_step_jit(data, label) if step % 10 == 0: print(f"Step: [{step}/{total_step}], Loss: {loss.asnumpy():.4f}") end_time = time.time() print(f"训练结束，总耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 执行训练 if __name__ == "__main__": train_loop(train_dataset)

7. 总结与建议

在昇腾平台上开发 AI 模型，“动态图调试，静态图生产”是黄金法则。

1. 调试阶段：使用ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE)，此时代码不仅是 Python 代码，更是可以逐行断点调试的逻辑，方便排查数据维度和算子错误。
2. 生产阶段：
   • 方法一：全局设置ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)。
   • 方法二（推荐）：保持 Pynative 模式，在核心训练函数（Train Step）上添加@ms.jit装饰器。这种混合模式既保留了外层 Python 的灵活性（如数据处理、日志打印），又利用了 NPU 的图算加速能力。