一名 MindSpore 新手的爬坑记录~~

作为一个 DL 的小白，本身也非计算机科班出身，在使用 mindspore 的一个多月中踩了不少坑，搞了一个 NLP 里的经典模型 Seq2seq,虽然精度还没有达标，跪。这就来给大家总结一下新手常见的 error 吧，希望对大家有所帮助。

1.版本问题

目前 MindSpore 主要有 1.0.1 和 1.1.1 两个版本，1.1 版本优化了不少 MindSpore 的性能和代码风格，但你要是用了 1.0 版本的机器去运行 1.1 版本下的代码就会出现挺多错误，具体这两个版本的不同官方有给出详解，如下链接 https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r1.1/RELEASE.md 。但是，肯定有好多小伙伴开发的时候没有注意到这里吧，小丑就是我自己。

总结一下我在开发过程中遇到的因版本原因而导致报错的吧

mindspore.Parameter 在 1.0 版本中参数‘name’是必需的，而在 1.1 版本中有默认值

mindspore.nn.LSTM 在 1.0 版本中不支持 NPU，但是可以使用 mindspore.ops.DynamicRNN 代替。后者目前在仅支持 NPU 平台，不支持 CPU 和 GPU，在性能上没有差别，因为前者就是用后者的源码实现的。

2.语法问题

语法问题是最常见的 error, 一般在 PYNATIVE 模式下可以清楚的显示出错的原因。但是经过我数次踩坑，大家最好先别用 PYNATIVE 模式开发模型，否则会有各种奇怪的错误，比如：

最好在图模式下去运行你的模型，mindspore 默认运行模式为 PYNATIVE 模式，需要手动设置图模式：

from mindspore import contextcontext.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)

图模式下出现语法错误报错主要是 TypeError: Parse Resolve node failed NodeInfo: In file ....，这种情况下在报错日志前后会出现调用栈信息，也就是出错代码的位置，调用栈以‘#’开头。 此时可以检查一下代码的缩进、变量是否已定义或者名称书写是否正确以及变量的作用域问题等。

图模式下我们定义的类中不能直接使用 python 的 print 去打印信息，否则会报错，但是 MindSpore 提供了 ops.Print 接口，可以在图模式中打印你想输出的信息。

在 mindspore 中继承 nn.cell 的类中一般有两个方法，init()和 construct(),所有的初始化都要放在 init 中，如果初始化不小心放在了 construct 中，也会报错。

Tensor 的 shape 问题，报错为 ValueError: For 'tensor setitem with tensor', ...。检查一下 tensor 的 shape,可以打印出来看看。