mindarmour.utils

MindArmour的工具方法。

class mindarmour.utils.LogUtil[源代码]

日志记录模块。

在长期运行的脚本中记录随时间推移的日志统计信息。

异常：

SyntaxError - 创建此类异常。

add_handler(handler)[源代码]

添加日志模块支持的其他处理程序。

参数：

handler (logging.Handler) - 日志模块支持的其他处理程序。

异常：

ValueError - 输入handler不是logging.Handler的实例。

debug(tag, msg, *args)[源代码]

记录’[tag] msg % args’，严重性为’DEBUG’。

参数：

tag (str) - Logger标记。
msg (str) - Logger消息。
args (Any) - 辅助值。

error(tag, msg, *args)[源代码]

记录’[tag] msg % args’，严重性为’ERROR’。

参数：

tag (str) - Logger标记。
msg (str) - Logger消息。
args (Any) - 辅助值。

get_instance()[源代码]

获取类 LogUtil 的实例。

返回：

Object - 类 LogUtil 的实例。

info(tag, msg, *args)[源代码]

记录’[tag] msg % args’，严重性为’INFO’。

参数：

tag (str) - Logger标记。
msg (str) - Logger消息。
args (Any) - 辅助值。

set_level(level)[源代码]

设置此logger的日志级别，级别必须是整数或字符串。支持的级别为 ‘NOTSET’(integer: 0)、’ERROR’(integer: 1-40)、’WARNING’(‘WARN’, integer: 1-30)、’INFO’(integer: 1-20)以及’DEBUG’(integer: 1-10)

例如，如果logger.set_level(‘WARNING’)或logger.set_level(21)，则在运行时将打印脚本中的logger.warn()和logger.error()，而logger.info()或logger.debug()将不会打印。

参数：

level (Union[int, str]) - logger的级别。

warn(tag, msg, *args)[源代码]

记录’[tag] msg % args’，严重性为’WARNING’。

参数：

tag (str) - Logger标记。
msg (str) - Logger消息。
args (Any) - 辅助值。

class mindarmour.utils.GradWrapWithLoss(network)[源代码]

构造一个网络来计算输入空间中损失函数的梯度，并由 weight 加权。

参数：

network (Cell) - 要包装的目标网络。

样例：

>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindarmour.utils import GradWrapWithLoss
>>> from mindarmour.utils.util import WithLossCell
>>> import mindspore.ops.operations as P
>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(Net, self).__init__()
...         self._softmax = P.Softmax()
...         self._Dense = nn.Dense(10,10)
...         self._squeeze = P.Squeeze(1)
...     def construct(self, inputs):
...         out = self._softmax(inputs)
...         out = self._Dense(out)
...         return self._squeeze(out)
>>> data = Tensor(np.ones([2, 1, 10]).astype(np.float32)*0.01)
>>> labels = Tensor(np.ones([2, 10]).astype(np.float32))
>>> net = Net()
>>> loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
>>> loss_net = WithLossCell(net, loss_fn)
>>> grad_all = GradWrapWithLoss(loss_net)
>>> out_grad = grad_all(data, labels)

construct(inputs, labels)[源代码]

使用标签和权重计算 inputs 的梯度。

参数：

inputs (Tensor) - 网络的输入。
labels (Tensor) - 输入的标签。

返回：

Tensor - 梯度矩阵。

class mindarmour.utils.GradWrap(network)[源代码]

构建一个网络，以计算输入空间中网络输出的梯度，并由 weight 加权，表示为雅可比矩阵。

参数：

network (Cell) - 要包装的目标网络。

样例：

>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindarmour.utils import GradWrap
>>> from mindarmour.utils.util import WithLossCell
>>> import mindspore.ops.operations as P
>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(Net, self).__init__()
...         self._softmax = P.Softmax()
...         self._Dense = nn.Dense(10,10)
...         self._squeeze = P.Squeeze(1)
...     def construct(self, inputs):
...         out = self._softmax(inputs)
...         out = self._Dense(out)
...         return self._squeeze(out)
>>> net = Net()
>>> data = Tensor(np.ones([2, 1, 10]).astype(np.float32)*0.01)
>>> labels = Tensor(np.ones([2, 10]).astype(np.float32))
>>> num_classes = 10
>>> sens = np.zeros((data.shape[0], num_classes)).astype(np.float32)
>>> sens[:, 1] = 1.0
>>> wrap_net = GradWrap(net)
>>> wrap_net(data, Tensor(sens))

construct(*data)[源代码]

计算雅可比矩阵（jacobian matrix）。

参数：

data (Tensor) - 数据由输入和权重组成。 - inputs: 网络的输入。 - weight: 每个梯度的权重，’weight’与’labels’的shape相同。

返回：

Tensor - 雅可比矩阵。