文章分类 - 上手MindSpore系列
摘要：初读：2021年4月1日-2021年4月7日 啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第四章 4.6 用MindSpore实现深度神经网络（P50-P52）模型结构的理解。 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Himton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络
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摘要：初读：2021年3月13日-2021年3月16日 啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第4章 4.5 批标准化（P49-P50）。 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难（“困难”过于轻描淡写，让我训练个模型还不如让我去买体彩）。在训练过程中，往往需要尝试不同的正则化方法、学习率等方式
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摘要：初读：2021年5月6日至2021年5月8日 啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第5章 5.2节 池化（P57-P59）。 5.1节介绍了通过增加步长来减小输出矩阵大小的方法。池化（Pooling）是另一种常用的降维操作。书中图5.6显示对4×4的特征图进行降维，对其中每个2×2的区域进行池化
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摘要：初读：2021年5月10日至2021年5月20日 啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第5章 5.3节 残差网络（P59-P61） 卷积神经网络通过 层数的递增，逐渐抽取了更深层更普遍的特征信息，换句话说，特征的层次可以靠加深网络的层次来丰富。但实际应用中，当网络层数增加时，将会遇到梯度消失或爆
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摘要：1.ubuntu18 安装Nvidia显卡驱动 sudo apt remove --purge nvidia* # 卸载已有的nvidia显卡驱动（如果已安装的话） sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 添加ppa源 sudo apt
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摘要：# 确认当前环境的版本 import mindspore print(mindspore.__version__) 1. 数据集下载 MNIST是一个手写数字数据集，训练集包含60000张手写数字，测试集包含10000张手写数字，共10类。 从华为云OBS公共桶中下载。 import os impo
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摘要：本次课程作业要求输入一张篮球比赛的图片，识别运动员的动作，并作出标。其实实战营第一课的进阶作业就编译了一个目标检测APP。我用那个小程序识别了一张小猫对着手枪举起俩前爪的图片。结果小猫识别对了，手枪被识别成了吹风机。我觉得视频目标检测非常神奇，因为一张图片上可能有很多东西，它是怎么会把目标认出来呢？
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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提供了概率编程模型，作为个人认为能够推进深度学习可解释性的方向，那么肯定需要先体验一下，先以bnn为起点，talk is cheap, show me the code ，把device_target由昇腾改成GPU，这里当初遇到个问题，因为Windows的mindspore没有g
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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：最近开始学习mindspore，发现Mindspore对于一位向量的定义是非常不明确的，导致后续操作非常不方便，所以关于这方面我提一下建议，希望Mindspore的开发部门可以注意一下： 一维向量的默认是行向量还是列向量，在不同的软件库中定义是不同的，然而在Mindspore中，情况却非常奇怪： T
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摘要：承接了基于华为昇腾310处理器的智能机器人小车嵌入式检测控制实验项目，通过华为Atlas 200 DK开发板学习昇腾310处理器应用开发，完成智能机器人小车AI视觉检测与运动控制，掌握嵌入式系统在AI领域的设计实现方法。 本项目的主要任务是：小车使用Atlas 200 DK外接的摄像头获取视频数据作
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摘要：MindSpore端边云统一格式 —— MindIR MindSpore端云协同的全场景AI架构 MindExpress：ME前端，对接用户的Python代码模块 MindSpore Lite：端侧，可以用在手机端（也就是可以在手机以及IOT设备上部署MindSpore模型训练的AI框架） Mode
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摘要：以构建LeNet网络为例，展示MindSpore是如何建立神经网络模型的 import numpy as np import mindspore import mindspore.nn as nn from mindspore import Tensor class LeNet5(nn.Cell):
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摘要：因为时间不是很多，就使用aconda创建配置了相关环境，安装了mindspore v1.0版本，具体使用可查阅相关资料，安装没有问题。 选择命令行安装，如上图所示，安装在相应目录下 下载数据集，前两个训练用，后两个测试用，下载地址官网教程有。 查看数据集，是否正常 符合要求，我们直接开始数据处理，数
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摘要：序言 Sphinx 是一个基于 Python 的文档生成项目。最早只是用来生成 Python 的项目文档，使用 reStructuredText 格式。但随着项目的逐渐完善，很多非 Python 的项目也采用 Sphinx 作为文档写作工具。特点： 丰富的输出格式: 支持输出为 HTML（包括 Wi
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摘要：犹记得今年的华为开发者大会 HDC 2020 上，一直受人瞩目的深度学习框架 MindSpore 终于开源了。 我之前一直关注 MindSpore，还是挺期待的。MindSpore 是一款支持端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架。与 TensorFlow、PyTorch 等流行深度学习框架对标，
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摘要：最近在学习使用Mindpsore，经过这几个星期的学习，并同很多华为的朋友进行咨询以后，总算基本上理解了Mindpsore的基本操作。我在学习中发现，官网教程一上来就用一个图片分类的例子作为基础教程，对于初学者来说非常不友好。所以在这里我给大家分享一个我自己参照官网教程编写的，比图片分类更简单的线性
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摘要：完于2020年10月26日 刚刚听完华为MindSpore实战营第一课“基于MindSpore Lite开发端侧AI图像分类应用”，学会了编译方法就迫不及待按照课程指南生成应用，安装到手机上对着街上物件一顿乱扫，感觉特别有趣。 话说能得到即时反馈的学习才是好的学习，短短两天把一个小白变成一个能编译项
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摘要：在论坛上看到有折腾wsl2下运行mindspore gpu容器成功的案例，想着既然dockers容器能够运行 那么wsl也能够识别到宿主机的gpu 不用在走一层docker，所以开始验证之旅 首先要注册微软的内部开发计划：https://insider.windows.com/en-us/getti
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