MindSpore网络模型类

MindSpore网络模型类 Q:使用MindSpore进行模型训练时,CTCLoss的输入参数有四个:inputs, labels_indices, labels_values, sequence_length,如何使用CTCLoss进行训练? A:定义的model.train接口里接收的dataset可以是多个数据组成,形如(data1, data2, data3, -),所以dataset是可以包含inputs,labels_indices,labels_values,sequence_l…

MindSpore特性支持类

MindSpore特性支持类 Q:请问MindSpore支持梯度截断吗? A:支持,可以参考梯度截断的定义和使用. Q:如何在训练神经网络过程中对计算损失的超参数进行改变? A:暂时还未有这样的功能.目前只能通过训练–>重新定义优化器–>训练,这样的过程寻找较优的超参数. Q:第一次看到有专门的数据处理框架,能介绍下么? A:MindData提供数据处理异构硬件加速功能,高并发数据处理pipeline同时支持NPU/GPU/CPU,CPU占用降低30%,点击查询优化数据处理. Q:MindSp…

Java类的继承与多态特性-入门笔记

相信对于继承和多态的概念性我就不在怎么解释啦!不管你是.Net还是Java面向对象编程都是比不缺少一堂课~~Net如此Java亦也有同样的思想成分包含其中. 继承,多态,封装是Java面向对象的3大特征. 继承如果用.Net写一个A类继承B类的话,写法会是大致如下: Public Class A : B{ ....... } Java的话却要通过extends关键字在声明类的时候指定其父类(基类),所以上面的.Net写法要转换成Java的话应该是下面的样子: Public clas A ext…

人脸检测及识别python实现系列（5）——利用keras库训练人脸识别模型

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

MindSpore后端运行类

MindSpore后端运行类 Q:如何在训练过程中监控loss在最低的时候并保存训练参数? A:可以自定义一个Callback.参考ModelCheckpoint的写法,此外再增加判断loss的逻辑: class EarlyStop(Callback): def __init__(self): self.loss = None def step_end(self, run_context): loss = ****(get current loss) if (self.loss == None…

MindSpore平台系统类

MindSpore平台系统类 Q:MindSpore只能在华为自己的NPU上跑么? A: MindSpore同时支持华为自己的Ascend NPU.GPU与CPU,是支持异构算力的. Q:MindSpore在Ascend 310上是否可以转AIR模型? A:Ascend 310不能导出AIR,需要在Ascend 910加载训练好的checkpoint后,导出AIR,然后在Ascend 310转成OM模型进行推理.Ascend 910的安装方法可以参考官网MindSpore安装指南. Q:我用Mi…

MindSpore算子支持类

MindSpore算子支持类 Q:在使用Conv2D进行卷积定义的时候使用到了group的参数,group的值不是只需要保证可以被输入输出的维度整除即可了吗?group参数的传递方式是怎样的呢? A:Conv2D算子是有这个约束条件的:当group大于1 时,其值必须要与输入输出的通道数相等.不要使用ops.Conv2D,这个算子目前不支持group>1.目前MindSpore只有nn.Conv2D接口支持组卷积,但是有group要与输入输出的通道数相等的约束. Conv2D算子的 def __…

[技术干货-算子使用] Mindspore 控制流中存在原地更新操作类副作用算子时循环值不更新问题记录

关于mindspore 原地更新类算子的一点思考记录如下: 现象记录: 原始测试代码错误结果复现: 分析: 如果在场景中加入42行的copy()操作此时cpu的结果就会正确,但是gpu的结果则不受copy做操作的影响修改后测试结果: Mindspore 控制流场景中,我们的H是由mnp.one 新建出来的,但是其底层是调用的numpy的封装申请出来的是一个const的数据,这样的数据通过赋值给H,如果H在传递到其他地方,其内部被修改,下次在赋值,这块const的地址不会新创建,那么下次循环H…

MindSpore技术理解（上）

MindSpore技术理解(上) 引言深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展,掀起了人工智能的第三次浪潮,并且在图像识别.语音识别与合成.无人驾驶.机器视觉等方面取得了巨大的成功.这也对算法的应用以及依赖的框架有了更高级的要求.深度学习框架的不断发展使得在大型数据集上训练神经网络模型时,可以方便地使用大量的计算资源. 深度学习是使用多层结构,从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法.通常,从原始数据中提取高层次.抽象的特征是非常困难的.目前有两种主流的深度学习框架:一种是…

如何基于MindSpore实现万亿级参数模型算法？

摘要:近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Transformer的16000亿参数,又是一个数量级的增加. 本文分享自华为云社区<一文带你了解MindSpore支持的万亿级参数超大模型关键技术!>,原文作者:HWCloudAI . 前言近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Tr…

带你学习MindSpore中算子使用方法

摘要:本文分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法. 本文分享自华为云社区<[MindSpore易点通]算子使用问题与解决方法>,作者:chengxiaoli. 简介算子的调用是构建模型的基础,准确的找到能满足需求的算子并能正确的使用,可以有事半功倍的效果.本次就分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法给大家. 图中是简单的归纳了算子使用的这几个步骤,本文的内容主要是根据图中的步骤再进行解析说明. 分析使用需求首先了解下什么是算子,通俗的说对一个函数进行…

【Python与机器学习】：利用Keras进行多类分类

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直…

队列理论和队列网络模型 queueing theory and queueing network model

1队列理论 1.1队列在生活中随处可见,例如排队买票,排队打饭,排队做地铁等等.那将诸如此类的队列抽象一下,可归纳为一下5要术: 到达过程arrival process 服务时间的分布 service time distrubution 服务器数量 number of server 等待的位置 waiting positions 总排队人数 population size 1.2根据kendall notation标记法,可根据队列的几要素将其分类 A:Arrival process 到达率的分…

USB CDC类

现代嵌入式系统中,异步串行通信接口往往作为标准外设出现在单片机和嵌入式系统中.但是随着个人计算机通用外围设备越来越少地使用串口,串口正在逐渐从个人计算机特别是便携式电脑上消失.于是嵌入式开发人员常常发现自己新买来的计算机上没有串口,或者出现调试现场用户的计算机没有串口的尴尬局面.相反,现在的个人计算机普遍拥有4个以上的USB接口,能不能使用USB接口代替串口,完成PC机和嵌入式系统的通信呢? 1.USB虚拟串口代替物理串口的可行性首先,越来越多带USB接口的器件涌现出来,如带USB接口的单片…

从epoll构建muduo-11 单线程Reactor网络模型成型

mini-muduo版本传送门 version 0.00 从epoll构建muduo-1 mini-muduo介绍 version 0.01 从epoll构建muduo-2 最简单的epoll version 0.02 从epoll构建muduo-3 加入第一个类,顺便介绍reactor version 0.03 从epoll构建muduo-4 加入Channel version 0.04 从epoll构建muduo-5 加入Acceptor和TcpConnection version 0.05…

DL4NLP——词表示模型（一）表示学习；syntagmatic与paradigmatic两类模型；基于矩阵的LSA和GloVe

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基…

机器学习入门-BP神经网络模型及梯度下降法-2017年9月5日14:58:16

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)…

深度学习之PyTorch实战（2）——神经网络模型搭建和参数优化

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

2. RNN神经网络模型的不同结构

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多.我们的任何决定,想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的.RNN通过反向传播和记忆机制,能够处理任意长度的序列,在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构,它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的.今天本文介绍RNN的几种不同的结构,有1vsN,Nvs1,NvsM等结构…

Kubernetes学习之路（二十一）之网络模型和网络策略

目录 Kubernetes的网络模型和网络策略 1.Kubernetes网络模型和CNI插件 1.1.Docker网络模型 1.2.Kubernetes网络模型 1.3.Flannel网络插件 1.4.VxLAN后端和direct routing 1.5.Host-gw后端 2.网络策略 2.1.部署Canal提供网络策略功能 2.2.配置网络策略 2.3.管控入站流量 2.4.管控出站流量 2.5.隔离名称空间 Kubernetes的网络模型和网络策略 1.Kubernetes网络模型和CNI…

TensorFlow学习笔记（8）--网络模型的保存和读取【转】

转自:http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/62419087 之前的笔记里实现了softmax回归分类.简单的含有一个隐层的神经网络.卷积神经网络等等,但是这些代码在训练完成之后就直接退出了,并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用.为了让训练结果可以复用,需要将训练好的神经网络模型持久化,这就是这篇笔记里要写的东西. TensorFlow提供了一个非常简单的API,即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型. 下面代码给…

深入理解uwsgi和gunicorn网络模型

前言: 去年10月份建了一个python技术群,到现在为止人数已经涨到700人了.最一开始我经常在群里回应大家的问题,不管是简单还是困难的,我都会根据自己的经验来交流. 让人新奇的是一些初学者关注最多的话题不是怎么学好python,反而是高并发,高性能这类高大上的话题. 记得有次几个不懂网络io.io多路复用含义网友,居然在群里吵了有半个小时,说出来的理论实在是让人哭笑不得. 群里当然有人在反驳,后来越聊越欢. 群里不少人在问我 uwsgi.gevent.tornado的一些设计,先前我尽量详细…

（转）什么是CDC类（Communication Device Class）

全文地址:http://justmei.blog.163.com/blog/static/1160998532010321112522467/ 什么是CDC类 (Communication Device Class) USB的CDC类是USB通信设备类 (Communication Device Class)的简称.CDC类是USB组织定义的一类专门给各种通信设备(电信通信设备和中速网络通信设备)使用的USB子类.根据CDC类所针对通信设备的不同,CDC类又被分成以下不同的模型:USB传统纯电…

经典卷积网络模型 — LeNet模型笔记

LeNet-5包含于输入层在内的8层深度卷积神经网络.其中卷积层可以使得原信号特征增强,并且降低噪音.而池化层利用图像相关性原理,对图像进行子采样,可以减少参数个数,减少模型的过拟合程度,同时也可以保留一定的有用信息. 图一 LeNet网络模型框架层次描述参数个数与连接数作用 INPUT 32*32的灰度图 0 C1卷积层由6个5*5*1卷积核与输入层做卷积操作产生的6个28*28的Feature Map(FM). 参数:(5*5+1)*6 连接:(5*5*1+1)*6*28*28…

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二)

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作.接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架…