文章分类 - 上手MindSpore系列
摘要：在开始之前，首先声明本篇文章参考官方文档，我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客，希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore，如有不妥的地方欢迎大家指正。 在前几篇文章中，我们讲述了Cifar10Dataset类的基本概念。同时，我们还分析了它的父类MappableDataset类
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摘要：在上一篇文章中我们讲到了Cifar10Dataset类的父类MappableDataset类以及MappableDataset类的父类SourceDataset类。本篇文章我们将介绍Cifar10Dataset类最原始的基类Dataset类，它是SourceDataset类的父类，讲完它之后也就意味
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摘要：从本篇文章开始，我们将进入dataset模块的另外一大功能区——数据处理。dataset模块中的数据处理主要分为四个部分，通用数据处理，图像数据处理与增强，文本数据处理与增强和轻量化数据处理。我会给大家分享前三个部分的内容。第四个部分应用的前提是资源条件允许下，所以它的应用范围相比于前三个部分比较小
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摘要：本篇文章将对我们先前提到过的数据采样器（sampler）进行讲解。对于采样器，我们可以将它理解为帮助用户对数据集进行不同形似的采样的工具。使用它之后可以满足训练所需的要求，并且可以解决诸多如数据集过大或样本分布不均等问题。在大多数情况下，使用采样器可以给最终的训练结果带来提升。 Sequential
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摘要：在开始之前，首先声明本篇文章参考官方文档，我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客，希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore，如有不妥的地方欢迎大家指正。 概述 在计算机视觉任务中，数据量过小或是样本场景单一等问题都会影响模型的训练效果，用户可以通过数据增强操作对图像进行预处理，从
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摘要：在上一篇文章中，我们讲述了nn模块主要的功能，其中提到了nn.Cell类是我们使用MindSporre框架构建的所有网络的基类。那么，我们到底该怎样通过nn.Cell类来构建一个自己想要的网络呢？本篇文章我将和大家一起解决这个问题。 我们首先需要明白“网络”的含义，归根结底它是一组指令，或者说是一个
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摘要：Initializer类是MindSpore中用于进行网络参数初始化的基本数据结构，其子类包含了几种不同类型的数据分布（Zero，One，XavierUniform，HeUniform，HeNormal，Constant，Uniform，Normal，TruncatedNormal）。下面针对使用i
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摘要：引言 在深度学习训练的过程中，数据增强有着十分重要的作用。在目前模型设计的工作中，timm库被研究者们广泛使用，其重要的原因之一就是timm库提供了一套非常完备的深度学习工作流程（特别是在数据增强方面），这一套完备的流程可以让模型设计工作者们专注于模型本身的设计，而不用去关心其他复杂的模型训练流程。
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摘要：引言 在深度学习模型的训练过程中，数据集是起着至关重要作用的。然而，由于任务的复杂性，深度学习模型的输入数据也有着各种各样的形式，深度学习模型搭建的过程中，如果遇到特别复杂的数据，研究者可能要花费大半的时间在数据集的预处理（包括清洗、加载等过程）中。因此，高效的加载数据集，能给研究者构建一套高效的开
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摘要：数据处理与数据增强模块 这个模块分为俩种，一种是dataset，一种是MindRecord，他们的最终目的都是为了加载和读取数据。 dataset可以加载常见的数据集、特定数据格式的数据集或自定义的数据集，一般在加载的时候要导入依赖的mindspore.dataset库 MindRecord是一种基
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摘要：md(mindrecord)中的‘data’存储图片二进制数据 使用mindspore.mindrecord模块里的FileReader读取md数据 获取到的数据'data'与输入数据一致 使用mindspore.dataset模块读取md数据 输出数据里的data与输入数据不一致
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摘要：1. 为什么需要可解释AI？ 在人类历史上，技术进步、生产关系逻辑、伦理法规的发展是动态演进的。当一种新的技术在实验室获得突破后，其引发的价值产生方式的变化会依次对商品形态、生产关系等带来冲击，而同时当新技术带来的价值提升得到认可后，商业逻辑的组织形态在自发的调整过程中，也会对技术发展的路径、内容甚
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摘要：# 确认当前环境的版本import mindsporeprint(mindspore.__version__) 1.2.0 #数据集的下载 import osimport moxing as mox if not os.path.exists("./MNIST_Data.zip"): mox.fil
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摘要：华为智慧终端背后的黑科技 --超轻量AI引擎MindSpore Lite MindSpore Lite 1.1 在端侧模型训练、算子性能优化、模型小型化、加速库自动裁剪工具、语音类模型支持、Java接口开放、模型可视化等方面进行了全面升级，升级后的版本更轻、更快、更易用 大家可以到官网下载对应的Mi
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摘要：快速定位模型精度问题 --MindSpore调试器 在图模式下，用户难以从Python层获取到计算图中间节点的结果。MindSpore调试器是为图模式训练提供的调试工具，可以用来查看并分析计算图节点的中间结果。 使用MindSpore调试器，可以： （1）在MindInsight调试器界面结合计算图
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摘要：内容大纲 MindSpore相关的智能基座课程包括： 深度学习 计算机视觉 自然语言处理 机器学习/模式识别 人工智能导论 除智能基座中按照不同课程提供的方案包外，MindSpore全量且实时更新的课程方案包如下。内容来源于mindspore/course仓库： https://gitee.com/
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摘要：一． 运行环境 MindSpore版本号：1.1.0； 硬件平台：GPU； Python版本号：3.7.5； 操作系统：linux Ubuntu 二． 脚本信息 下载https://gitee.com/mindspore/mindspore.git仓库 修改model_zoo/official/cv
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摘要：第1天第1节课—MindIR 【1.23-1.24 | MindSpore第五期两日集训营】实践作业1 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-103913-1-1.html 【1.23-1.24 | MindSpore第五期两日集训营】实践作业2 http
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摘要：活动帖 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-101485-1-1.html 完成作业的学习链接（标号即完成作业的顺序） 1-使用MindSpore进行可视化调试调优 https://lab.huaweicloud.com/testdetail_464
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摘要：最近试用华为的深度学习框架mindspore（mindpore-gpu-1.1.0），由于没有配套运行的ubuntu环境，只能拉取docker镜像来用。在此记录一下在centos的gpu服务器（内网）和本机win10 企业版 pycharm 2020.3 专业版之间搭起的代码调试环境，此教程应同样适
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