文章分类 - 上手MindSpore系列
摘要：本次体验新增特性： 安装版本： 按照介绍中的配置方法跑了一下ssd300，代码地址： https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ssd 发现配置后训练性能并无明显变化： boost_level="O0" 2~4 epoch性
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摘要：唉，其实说起昇思，张小白也是一头雾水。叫了1年多的MindSpore“头孢”， 被以“上不得厅堂”为由，强行改为“昇思”。其实Mind是头脑，Spore是孢子。头孢这个词真的信达雅的翻译，而且，专治各种AI的不服，跟头孢作为药物具备广谱杀菌的超高实用价值，其实也是对应的。 不过领导的话还是不能不听的
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摘要：我之前参与过MindSpore的NLP模型开发，使用r1.1与r1.2版本，Ascend 910作为开发环境，过程中对比了pytorch和paddle，相同的参数和网络结构，最终测试精度和性能均比原论文更高，因此MindSpore与Ascend 910的组合，与主流深度学习框架相比，仍有很大的优势。
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摘要：基于ModelArts在线体验MindSpore 在MindSpore官网的教程中，能看到每篇文章的标题下面，会有三个小图标，分别是查看源文件，下载Notebook和在线运行，像下面这样： 第一次在官网看教程的时候，好奇这三个图标分别有什么用，于是分别点击进去： 查看源文件：点击后，会跳转到mind
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摘要：本营不完全作业指南新鲜出炉，缺少MindSpore MOE第二题，MindSpore Lite第一题和MindInsight第二题，需要大家来补齐。。 另外中间肯定有错的和不全面的，也希望大家来查漏补缺。 【MindSpore第六期两日集群营】MindScience作业记录（连载中）https://
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摘要：题目：控制流 看到这个作业，不禁心中一喜，就想是不是分分钟的事？但事实并不是这样。 解析： Step1： 先看参考文档：https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.5/control_flow.html得出一下几点结论：1、 wh
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摘要：【现象描述】 GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter 【原因分析】 出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下： 1.算
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摘要：本文分享我在参与MindSpore的NLP模型开发中遇到的一些问题以及最终是如何解决的。如果大家有遇到类似的问题欢迎讨论交流。 问题一：训练时性能差。 一开始mindspore实现的模型使用八卡跑22个小时都跑不完训练，每一步需要跑3000+ms。 后来得知由于Ascend芯片矩阵运算的设计，会存在
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摘要：【现象描述】 GPU上网络运行过程中出现OOM（显存不足） 【原因分析】 出现该现象，可能原因如下： 1.训练batchsize过大。 2.输入数据的shape是变化的（输入数据动态shape）。 3.输出结果的tensor保存起来了。 4.网络中的算子里出现显存泄漏（算子里每次launch都申请显
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摘要：【MindSpore】云云联邦学习+Fasterrcnn目标检测+差分隐私训练保护隐私方案综合实现 MindSpore云云联邦cross silo链接：https://www.mindspore.cn/federated MindSpore Model Zoo fasterrcnn链接：https:
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摘要：Mindspore集训营第四期作业一要求： 在CPU上跑通Lenet模型 提交方式：在Gitee/Github上fork主仓，新建文件夹9.12作业，将作业截图上传即可 操作流程： 第一步：安装Mindspore 0.7，参考教程：https://www.mindspore.cn/install 第
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摘要：花卉图像分类实验 实验介绍 随着电子技术的迅速发展,人们使用便携数码设备(如手机、相机等)获取花卉图像越来越方便,如何自动识别花卉种类受到了广泛的关注。由于花卉所处背景的复杂性,以及花卉自身的类间相似性和类内多样性,利用传统的手工提取特征进行图像分类的方法,并不能很好地解决花卉图像分类这一问题。 本
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摘要：图像识别全流程代码实战 实验介绍 图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提
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摘要：课程秉承了“实战”风，老师简单理了一下NLP模型发展脉络，每个时期代表模型的优缺点，就一猛子扎进了BERT的关键技术——Transformer和Attention工作机制，于是编码解码、Query、Key、Values、Embedding、Softmax、矩阵运算带着满满的优越感向我碾压过来。算了，
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摘要：前言 Mindspore离线模型导出功能主要依靠Export接口实现，主要用于非训练场景下的模型推理。可将训练好的checkpiont文件转换为AIR格式或者ONNX格式的离线模型文件，直接用于其他平台或框架。 Export功能需要基于Acsend910平台，所以用到的mindspore版本为Min
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摘要：MindSpore 硬件环境 1.安装python3.7.5 https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.0.0/MindSpore/cpu/windows_x64/mindspore-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd6
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摘要：以前学华为大数据的时候做到过蘑菇识别问题。实验是基于UCI mushroom dataset，预测检测样本是有毒的还是可食用的。数据集有8000多个样本，22个属性。我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数
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摘要：一、前言 学习MindSpore有段时间了，说说我的使用心得吧。我是从一个AI小白开始学习深度学习，步入AI领域的，在接触到MindSpore之前，有听说TF、Pytorch等深度学习框架，但是没有去学习，所以MindSpore可以算是我AI领域的敲门砖吧。 MindSpore的安装十分简单，根据官
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摘要：作业内容：训练一个ResNet50网络。使用训练好的checkpoint文件，导出MindIR格式模型。 参考网页：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/use/save_model.html 拿出上次毒蘑菇作业（ https:/
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摘要：一 运行环境 MindSpore 版本号：1.1.0 硬件平台：CPU； Python版本号：3.7.5； 操作系统：Windows10 二 问题现象&报错信息：利用MindSpore进行图像分类的时候，从网站上下载下来的某些数据集有可能格式损坏，比如说gif暴力转换成png/jpg等格式，由于Mi
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