摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

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技术背景 分布式和并行计算,在计算机领域是非常重要的概念.对于一些行外人来说,总觉得这是一些很简单的工作,但是如果我们纵观计算机的硬件发展史,从CPU到GPU,再到TPU和华为的昇腾(NPU),乃至当下的热点量子计算机(QPU),其实就是一个分布式与并行计算的发展史.从简单的数据并行,到算法并行,到图的并行,最后是量子叠加所带来的物理并行.因此能否做好分布式与并行的技术,很大程度上决定了一个工具的性能上限,本文我们一起来研究一下MindSpore分布式训练的方法. 环境部署 在前面的博客中,我们

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

https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/82773677

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式 默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成

我是一个网络录像机,简称NVR.我的前辈是DVR,我们的区别很简单,DVR接的是模拟摄像机,我连接的是IP摄像机. 我的前辈DVR比我辛苦,因为模拟摄像机的模拟信号连过来之后,他要进行数字化.编码压缩和存储转发:我的工作比较简单,IP摄像机加工完成的数字/编码信号来了之后,我通常只进行存储及转发,偶有回放录像请求,总体占比例不高. 后来有人说为嘛分那么清楚,为嘛不能一台录像机既能接入模拟摄像机又能接入IP摄像机呢,于是出现了混合录像机Hybrid-VR. 有点类似混合动力车的概念. 在小型项目上

文章阅读体会与学习调查反馈 文章阅读体会 我在娄老师的文章里了解到了"做中学"的概念.并且通过娄老师慷慨地分享的相关经验,我对于它有了进一步的理解以及体会.以下是我收获以及我的感想. "做中学"的概念是指通过对于一个技能的相关套路的反复练习最终达到对于这一技能熟练掌握的目的.并且除去反复练习或者说实践这一核心内容之外,做中学还有其他例如思考.深入练习.反馈等等要点.具体操作过程中,还要结合所学知识的具体特点. 我对于文章的感想难以用一句话来加以概括.我的第一反应是这

肝了一篇非常硬核的 JVM 基础总结,写作不易,小伙伴们赶紧点赞.转发安排起来! 原文链接 据说看完这篇 JVM 要一小时 JVM 的主要作用是什么? JVM 就是 Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使 Java 程序只需生成在 Java 虚拟机上运行的目标代码 (字节码),就可以在不同的平台上运行. 请你描述一下 Java 的内存区域? JVM 在执行 Java 程序的过程中会把它管理的内存分为若干个不同的区域,这些组

项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品. 最新更新(2019/01

[转]CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 转载地址:https://www.jianshu.com/p/80ef04b16efc 项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 作者:_Coriander 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主

技术背景 在前面一篇博客我们讲到三种用python去读取一个文件的指定行的操作,最终给出的一个结论大概是,对于大型的数据而言,最快的找到指定行的方法是Linux系统自带的sed指令,那么是否只有这一种办法了呢?很显然不是,之所以采用这些方法,是因为我们被局限在数据的存储格式上,如果在处理数据或者产生数据的阶段,就把数据按照特定的数据结构进行存储,那么就能够大大的提高数据读取的效率.这里我们要介绍一个用sqlite3来读取数据用于MindSpore的训练的案例,在有限的内存空间中避免完整的去加载整

超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎:MindSpore Lite. MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎,目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座,已为全球1000+应用提供推理引擎服务,日均调用量超过3亿,同时在各类手机.穿戴感知.智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用. MindSpore Lite 1.0.0 已经开源,开源之后,其接口易用性.算子性能与完备度.第三方模型的广泛支持

1. SparkR的安装配置 1.1.       R与Rstudio的安装 1.1.1.           R的安装 我们的工作环境都是在Ubuntu下操作的,所以只介绍Ubuntu下安装R的方法: 1)  在/etc/apt/sources.list添加源 deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux/ubuntu precise/, 然后更新源apt-get update: 2)  通过apt-get安装: sudo apt-get insta

我们常说的 AI 通用能力往往不针对具体的行业应用,而是主要解决日常或者泛化的问题,很多技术企业给出的方案是通用式的,比如通用文字识别,无论识别身份证.驾驶证.行驶证等,任何一张图片训练后的模型都会尽可能去识别文字内容. 正常 AI 模型开发过程包括数据标注,模型训练,模型部署几个流程,但是不同应用.不同企业业务场景的不同,在开发需求上会有差异,包括业务方向.预算.发展阶段.技术基础等差异,都会导致企业需要不同的技术细节和部署方式.在具体行业领域中,会增加技术选型.模型匹配等环节.这个时候,高效

更多内容关注专辑: 机器学习实战 1 介绍 Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发.训练.优化.部署.管理的工具集合,内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目,比如Jupyter.tfserving.Katib.Fairing.Argo等.可以针对机器学习的不同阶段:数据预处理.模型训练.模型预测.服务管理等进行管理.只要安装了k8s,可以在本地.机房.云环境中部署. 2 开发工具集 机器学习的目标最终还是为了在生产环境或者业务场景中使用,但这个过程却是很复杂的,需要进行数

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

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

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