文章分类 - 上手MindSpore系列
摘要：概述语音识别是人工智能的一个重要领域。这里我实现的是孤立词语音识别（英语），把tf教程的例子，用MindSpore实现。https://tensorflow.google.cn/tutorials/audio/simple_audio 环境准备 from mindspore import conte
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摘要：一、运行环境 CPU：Intel(R) Core(TM) i7-4712MQ CPU @ 2.30GHz 内存：4GB 操作系统：Ubuntu 20.10 MindSpore版本：1.2 二、安装Mindspore 参考官网安装文档：https://www.mindspore.cn/install/
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摘要：名称及链接 使用MindSpore训练手写数字识别模型 课程章节 手写数字识别概述 华为AI解决方案 MindSpore构建训练模型 ModelArts实践手写数字识别训练 证书 笔记 手写数字识别，成为计算机视觉领域用于衡量算法表现的基准任务 MNIST数据集 包含0-9这十种数字，每一类包含大量
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摘要：分享个人项目中基于MindSpore的早停算法 防止训练过程过拟合以及epoch设置过大导致训练时长过长，利用早停算法来避免这些问题，本人基于MindSpore编写早停算法代码，可直接拿来用 建立lx_tool.py，代码如下： class BestAccSaver(object): def __i
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摘要：硬件平台：X64 操作系统：Win10 64位 安装截图： 体验教程：自动数据增强 教程地址：自动数据增强 在数据增强的步骤中，比较重要的几步分别是： 定义MindSpore算子到AutoAugment算子的映射 PARAMETER_MAX = 10 def float_parameter(leve
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摘要：我将介绍如何编译并调试MindSpore源码(Python与C++)，这对于我们有效地阅读源码非常重要。可编译的环境会让IDE具有代码跳转、提示等功能，而调试代码可以让我们通过设置断点的方式捕获程序动态运行的信息，如局部/全局变量、函数调用栈等。 最终效果为： 不太熟悉华为云社区的markdown格
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摘要：pytorch代码实现:https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=137101 接上篇帖子 ，本贴分享mindspore代码的实现： import mindspore.common.dtype as mstype i
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摘要：基于MindSpore1.3.0的图像分类迁移学习 本人基于MindSpore1.3.0版本开发图像分类迁移学习（下面是关键步骤的解释说明，具体代码见附件） 导入模块： import collectionsimport jsonimport hashlibimport loggingimport o
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摘要：我们在使用pytorch时，有时会用到一个非常好用的函数：module.apply()。但是在MindSpore里并没有直接对应的函数，下面我们来分析替代实现这个算子的方法。pytorch的任何网络net，都是torch.nn.Module的子类,都算是module，也就是模块。pytorch中的m
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摘要：基于MindSpore1.3.0的文本分类迁移学习 本人基于MindSpore1.3.0版本开发文本分类迁移学习（下面是关键步骤的解释说明，具体代码见附件） 导入模块： import argparseimport osimport os.pathimport timeimport numpy as
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摘要：在开始之前，首先声明本篇文章参考官方实现一个图片分类应用，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。 【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0 CPU版本】 准备环节 确保已安装MindSpore（可以根
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摘要：1. 成为 contributor 贡献者 1.1. git clone 开发仓到本地 （例如mindvision仓） 注意这里是 clone 自己的工作仓，输入以下命令: >>> git clone https://gitee.com/xxxxx/mindvision.git 1.2. rebas
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摘要：在开始之前，首先声明本篇文章参考https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.3/quick_start/quick_start.html，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MindS
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摘要：本帖主要是在训练营三期教程yolov3训练中的遇到的问题记录，针对modelzoo中的train.py主要修改集中如下几行： import moxing as mox local_data_url = '/cache/data' local_train_url = '/cache/train_url
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摘要：引言 自从5月份第一期Mindspore两日集训营开始接触Mindspore以及通过第一期训练营拿到Modelarts昇腾平台公测资格，两个月来已经运行了Mindspore官方仓库中Modelzoo中的AlexNet、Resnet50、Lenet模型配合Cifar10数据集的代码运行。并且不断的调参
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摘要：一、MindSpore，从初识到相知 第一次接触MindSpore是在去年夏天...... 那时我在学习机器学习的时候恰好在B站看了两三个关于MindSpore的讲解视频，其中最吸引我的就是机器之心联合华为发布的讲解MindSpore中GraphEngine模块的视频【机器之心×华为】第二讲：Min
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摘要：实验介绍 简介 本实验主要内容是进行汽车油耗里程数的预测，用到的框架主要包括：MindSpore0.5.0，主要用于深度学习算法的构建，本实验以开源的auto-mpg数据集为基础，基于MindSpore0.5.0深度学习库应用全连接神经网络进行汽车里程数预测。 实验目的 本实验是完成了一项回归任务。
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摘要：实验介绍 简介 Mnist手写体图像识别实验是深度学习入门经典实验。Mnist数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到255为简单起见，每个图像都被平展并转换为784(28*28)个特征
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摘要：“ModelArts + MindSpore”实战ResNet50毒蘑菇识别 Copy攻城狮人狠话不多，学AI就到huaweicloud.ai,和“MM”一起玩转AI。 前言 大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI实战营。本次分享是MIndSpore 21天实战营的第三次课-
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摘要：“ModelArts + MindSpore”实战BERT中文新闻分类 Copy攻城狮人狠话不多，学AI就到huaweicloud.ai,和“MM”一起玩转AI。 前言 大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI实战营。今天是MIndSpore 21天实战营的第二次课，光接触的名
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