MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理。在本教程中，我们使用Mnist数据集，自动下载完成后，使用mindspore.dataset提供的数据变换进行预处理。

在下载Mnist数据集后，使用mindspore.dataset提供的数据变换进行预处理。

首先下载：

from download import download

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/" \
      "notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)

数据下载完成后，获得数据集对象。

train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')

打印数据集中包含的数据列名，用于dataset的预处理。

print(train_dataset.get_col_names())

输出为：['image', 'label']

确认无误后，开始处理图片格式：

def datapipe(dataset, batch_size):
    image_transforms = [
        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),
        vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),
        vision.HWC2CHW()
    ]
    label_transform = transforms.TypeCast(mindspore.int32)

    dataset = dataset.map(image_transforms, 'image')
    dataset = dataset.map(label_transform, 'label')
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

# Map vision transforms and batch dataset
train_dataset = datapipe(train_dataset, 64)
test_dataset = datapipe(test_dataset, 64)

这一步主要是使用map对图像数据及标签进行变换处理，将输入的图像缩放为1/255，根据均值0.1307和标准差值0.3081进行归一化处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

之后使用create_tuple_iterator 或create_dict_iterator对数据集进行迭代访问，查看数据和标签的shape和datatype。

输出准确，确认无误。

开始构建网络。

mindspore.nn类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要自定义网络时，可以继承nn.Cell类，并重写__init__方法和construct方法。__init__包含所有网络层的定义，construct中包含数据（Tensor）的变换过程。

模型训练

在模型训练中，一个完整的训练过程（step）需要实现以下三步：

1. 正向计算：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。

2. 反向传播：利用自动微分机制，自动求模型参数（parameters）对于loss的梯度（gradients）。

参数优化：将梯度更新到参数上。

1. MindSpore使用函数式自动微分机制，因此针对上述步骤需要实现：

2. 定义正向计算函数。

3. 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。

4. 定义训练函数，使用set_train设置为训练模式，执行正向计算、反向传播和参数优化。

训练过程需多次迭代数据集，一次完整的迭代称为一轮（epoch）。在每一轮，遍历训练集进行训练，结束后使用测试集进行预测。打印每一轮的loss值和预测准确率（Accuracy），可以看到loss在不断下降，Accuracy在不断提高。

代码与输出如下：

模型训练完成后，需要将其参数进行保存。还要加载：

加载后的模型，可直接用于推理：