MindInsight训练可视整体设计介绍 MindInsight是MindSpore的可视化调试调优组件.通过MindInsight可以完成训练可视.性能调优.精度调优等任务. 训练可视功能主要包括训练看板.模型溯源.数据溯源等功能,训练看板中又包括标量.参数分布图.计算图.数据图.数据抽样.张量等子功能. 本文主要介绍MindInsight训练可视功能的逻辑架构.代码组织和数据模型. 训练可视逻辑架构 在架构上,训练可视功能的逻辑架构分为两部分:训练信息收集架构,训练信息分析及展示架构. 图

摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 模型优化精度.速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.我们还梳理了针对

MindSpore技术理解(下) 4 GraphEngine 由于深度学习算法需要进行大量的计算,很多公司都设计了自己的深度学习专用处理器(如谷歌的张量处理器.阿里巴巴的含光等),华为也发布了自主设计的神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)--昇腾系列芯片.可以借助 GE 在 GPU.CPU.昇腾系列芯片上操作 MindSpore 定义的模型. 如图 1 所示,GE 位于 ME 和设备之间.GE 将 ME 的输出数据流图作为输入,在 GE 内部执行某些 图处理操

MindSpore:自动微分 作为一款「全场景 AI 框架」,MindSpore 是人工智能解决方案的重要组成部分,与 TensorFlow.PyTorch.PaddlePaddle 等流行深度学习框架对标,旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛,让人工智能无处不在. MindSpore 是一款支持端.边.云独立/协同的统一训练和推理框架.希望通过这款完整的软件堆栈,实现一次性算子开发.一致的开发和调试体验,以此帮助开发者实现一次开发,应用在所有设备上平滑迁移的能力. 原生支持 AI 芯片,全场景一

前言 本文可能对大多数不太了解ENode的朋友来说,理解起来比较费劲,这篇文章主要讲思路,而不是一上来就讲结果.我写文章,总是希望能把自己的思考过程尽量能表达出来,能让大家知道每一个设计背后的思考的东西.我觉得,任何设计的结果可能看起来很高大上,一张图即可,但背后的思考,才是更有价值的东西. 本篇文章想写一下ENode如何处理由于业务需求的变化而导致的模型重构的问题.DDD之所以能解决复杂的业务问题是因为DDD是一种模型驱动的软件设计方法.用领域模型来捕获业务需求,根据业务需求,抽象出满足需求的

本文是关于 Newbe.Claptrap 项目主体内容的介绍,读者可以通过这篇文章,大体了解项目内容. 轮子源于需求 随着互联网应用的蓬勃发展,相关的技术理论和实现手段也在被不断创造出来.诸如 “云原生架构”.“微服务架构”.“DevOps” 等一系列关键词越来越多的出现在工程师的视野之中.总结来看,这些新理论和新技术的出现,都是为了解决互联网应用中出现的一些技术痛点: 更高的容量扩展性要求.在商业成功的基础前提下,互联网应用的用户数量.系统压力和硬件设备数量等方面都会随着时间的推移出现明显的增

此文翻译自msdn,侵删. 原文地址:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589792.aspx 本文介绍了一种有利于物化(materialize)领域内的模型数据的持久化方式,这种方式记录领域中已经发生的所有一系列事件,而不是仅仅记录数据最终的状态.这种模式通过避免同步数据模型和业务领域来简化领域中的复杂业务:增强了系统的性能,可伸缩性和响应性:保证了业务数据的一致性:并且可以支持审计流程和历史回溯来实现修正操作(compensating ac

开场白 大家晚上好,我是郑承良,跟大家分享的话题是<基于Actor模型的CQRS/ES解决方案分享>,最近一段时间我一直是这个话题的学习者.追随者,这个话题目前生产环境落地的资料少一些,分享的内容中有一些我个人的思考和理解,如果分享的内容有误.有疑问欢迎大家提出,希望通过分享这种沟通方式大家相互促进,共同进步. 引言 话题由三部分组成: Actor模型&Orleans:在编程的层面,从细粒度-由下向上的角度介绍Actor模型: CQRS/ES:在框架的层面,从粗粒度-由上向下的角度介绍

状态(State)+行为(Behavior)+邮箱(Mailbox) 基于Actor模型的CQRS.ES解决方案分享 开场白 大家晚上好,我是郑承良,跟大家分享的话题是<基于Actor模型的CQRS/ES解决方案分享>,最近一段时间我一直是这个话题的学习者.追随者,这个话题目前生产环境落地的资料少一些,分享的内容中有一些我个人的思考和理解,如果分享的内容有误.有疑问欢迎大家提出,希望通过分享这种沟通方式大家相互促进,共同进步. 引言 话题由三部分组成: Actor模型&Orleans:

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回

MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先

MindInsight计算图可视设计 特性背景 计算图可视的功能,主要协助开发者在下面这些场景中使用. 开发者在编写深度学习神经网络的代码时,可以使用计算图的功能查看神经网络中算子的数据流走向,以及模型结构. 计算图还可以方便开发者查看指定节点的输入和输出节点,以及所查找的节点的属性信息. 开发者在调试网络时,可以通过可视化的计算图,轻易跟踪数据,包括数据维度.类型的变更等. 总体设计 概念设计 后端设计 后端的类图如下,主要分为Graph基类和Node两个类,其中MsGraph是继承了Grap

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

技术背景 在深度学习或者其他参数优化领域中,对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化,也是一个非常重要的工作.一个好的可视化工具,可以更加直观的展示计算结果,可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息.而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口.常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight,本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法. 环境准备 MindInsight工具依赖于npm和nodejs,这里我们用Ubunt

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创

前言 相信一直关注我的园友都知道,我写的博文都没有特别枯燥理论性的东西,主要是当每开启一门新的技术之旅时,刚开始就直接去看底层实现原理,第一会感觉索然无味,第二也不明白到底为何要这样做,所以只有当你用到了,你再去看理论性的文章时才会豁然开朗,这是我一直以来学习技术的方法.本文我们来讲解.NET Core中的模型绑定. 话题 在ASP.NET Core之前MVC和Web APi被分开,也就说其请求管道是独立的,而在ASP.NET Core中,WebAPi和MVC的请求管道被合并在一起,当我们建立控

大家好,我又来吹牛逼了 ~-＿-~ 转载请注明出处:来自吹牛逼之<ASP.NET路由模型解析> 背景:很多人知道Asp.Net中路由怎么用的,却不知道路由模型内部的运行原理,今天我就给大家吹下ASP.NET的路由模块是如何工作的. ps:这是针对ASP.NET4.5版本的,好像在最新的5.0版本中加入了OWIN,彻底解耦了和Web服务器的耦合,我还没有研究过,不敢妄言4.5的模型适用5.0.(是不是被我严谨的态度震慑了＿-＿) action*0x1:大话ASP.NET模型 首先我们先来了解下一

高性能IO模型浅析 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK.注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库. (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的Selector和Li

其实任何资料里面的任何知识点都无所谓,都是不重要的,重要的是学习方法,自行摸索的过程(不妥之处欢迎指正) 汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#mvc 本章Demo:https://github.com/dunitian/LoTCodeBase/blob/master/NetCode/6.网页基础/BMVC5/MVC5Base/Controllers/ModelController.cs 说重点,先简单说下过度提交,一般黑客利用这个和