文章分类 - 上手MindSpore系列
摘要：前言：自从接触到MindSpore，就一直想要用mindspore实现语音识别。在官网的教程上，看到有机器视觉的（CV），也有自然语言处理的(NLP)，可是没有语音识别（ASR），心中一直有个缺憾，想补齐这个能力。于是调研了其他的框架的入门例子，可以理解为机器视觉的MNIST：1.Tensorflo
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摘要：看了大佬的文章分享，就用昇腾环境复现了端侧的应用开发实战，收获满满呀！本案例是基于MindSpore框架预置的图像分类预训练模型，用垃圾分类数据集在昇腾芯片上进行迁移学习训练；然后用训练好的模型文件基于MindSpore Lite部署到手机上实现垃圾分类应用，将分类图片进一步分类成可回收物、干垃圾、
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摘要：记住一定要看步骤10 首先我们新建一个notebook环境 在选择工作环境时选择Ascend，并且存储配置目前只有OBS桶 Ascend-Powered-Engine 1.0 (Python3) MindSpore-1.0.0，TensorFlow-1.15.0 创建完成之后，点击新建一个minds
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摘要：一、运行环境（Vmware虚拟机环境） 操作系统：Ubuntu 18.04 CPU：Intel i7 内存：2GB Anconda版本：Anconda 2020.11 MindSpore版本：1.1.0 二、MindSpore安装 根据安装文档，采用pypi安装 执行命令： pip install
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摘要：手机上有好几个模拟linux系统的软件，像是Aid Learning或者Termux；相当于安卓系统上的虚拟机 看到MindSpore发布了新版本，就尝试在手机上安装测试； 硬件平台：骁龙855 Oppo Reno Ace 8G内存； 软件平台：安卓10；模拟 Debian 首先在官网上选择版本 选
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摘要：赶在2020年最后一天，Gitee明星开源项目全场景AI框架 MindSpore 也发布了 1.1 的版本，也意味着MindSpore迎来了新的起点新的征程。年底的MindCon极客周活动让我收获不少，新版本发布，怎么少得了Copy攻城狮的Hello World呢？ 全新体验 继2020年3月， M
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摘要：活动帖 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-103029-1-1.html 参考资料 https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/87888509https://bbs.huaweicloud.com
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摘要：教程地址：https://www.mindspore.cn/tutorial/lite/zh-CN/r1.1/quick_start/quick_start.html 下载mindspore代码，工程路径mindspore\model_zoo\official\lite\image_classifi
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摘要：1、教程地址：https://www.mindspore.cn/tutorial/lite/zh-CN/master/quick_start/image_segmentation.html# 2、Android Studio 安装地址：https://developer.android.com/st
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摘要：CloudIDE 体验 MindSpore 1.2.0-rc1 新特性 ❝ 大家好，我是 Copy攻城狮 ，专注“写” Hello World 30年，因此被亲切称为“HW工程师”。差不多3个月前，有幸体验MindSpore新年新版本，前所未有的丝滑,3个月一个大版本，新版本又来了！今天，本大狮给小
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摘要：硬件环境和系统版本： Mindspore安装截图： 教程实践： 运行了Lenet图像分类模型 体验对比：这次又在安卓手机的Linux虚拟机上安装了新版本的MindSpore 系统平台与硬件配置：骁龙855plus，安卓10，模拟软件：Aid Learning，模拟系统：Debian 安装成功截图：
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摘要：版本号截图 硬件平台与操作系统： Windows8.1 -X64 Intel i5-5200 CPU RAM：16G 体验内容学习笔记 看了Mindspore 1.2.0的最新版本，发现有了一键模型迁移，简直太有用了。 赶快看一下教程如何迁移训练好的pytorch模型。 首先需要使用第三方框架脚本M
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摘要：版本号截图： 硬件平台和操作系统： win10 x64 intel i5-10200H RAM 16.0GB 体验心得： 下了版本1.1.1一直也没用过，直到看到了这次活动，就更新了版本，在pycharm软件使用。 主要体验了PyNative快速入门实验，将代码在本地配置好的环境实现了一遍。 执行单
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摘要：一、平台环境 CPU：鲲鹏920 内存：16GB 硬盘：500GB 操作系统：Ubuntu 18.04 二、安装Mindspore 1.2.0 安装过程参见官网教程：https://mindspore.cn/install/ 使用mindspore.__version查看MindSpore版本 三、
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摘要：Mindspore（CPU版）版本截图： 硬件操作平台：Windows Server2016 本次目的是来尝新Mindspore1.2.0量子机器学习（MindQuantum）： 首先介绍一下：MindQuantum是结合MindSpore和HiQ开发的量子机器学习框架，支持多种量子神经网络的训练和
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摘要：1.下载安装MindSpore 1.2.0-rc1版本，点开如下链接并获取安装命令：https://www.mindspore.cn/install GPU上安装报错，还获取不到r1.2版本（版本没有放上去，资料先发布了，已经提单）： 2.手动从版本构建和发布渠道获取mindspore1.2.0版本
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摘要：今天咱们用另外一种方式体验MindSpore 1.2的教程吧！ 第一步：安装Anaconda 你可以参考 https://blog.csdn.net/weixin_50888378/article/details/109022585 安装Anaconda环境。 第二步：使用conda安装MindSp
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摘要：开发一个模型的训练部分大致分为数据处理，网络，损失函数，训练。由于我们主要是实现的从pytorch到mindspore的复现，所以两者相同的部分就不再详细介绍。 1.数据处理： 在图像领域常用的数据集可以直接调用mindspore.dateset接口实现，非常方便。大家可以在mindspore官网的
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摘要：版本号截图 通过以下命令 pip install --upgrade mindspore 升级mindspore到最新。然后输出版本号。 硬件平台和操作系统 X86 PCUbuntu 20.04 体验内容 量子机器学习（MindQuantum）初体验 安装MindQuantum 开始想要通过 pip
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摘要：MindInsight作为一个可视化工具，可以直观的看到模型调试过程中的各种信息，官网安装和使用教程可见链接 安装教程https://gitee.com/mindspore/mindinsight/blob/r1.2/README_CN.md 使用教程https://www.mindspore.cn
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