摘要：MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】算子使用经验总结》，作者：Skytier。 MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的
1 概述 本文将介绍如何将PyTorch源码转换成MindSpore低阶API代码,并在Ascend芯片上实现单机单卡训练。 下图展示了MindSpore高阶API、低阶API和PyTorch的训练流程的区别。 与MindSpore高阶API相同，低阶API训练也需要进行：配置运行信息、数据读取和预处理、网络定义、定义损
MindConverter将PyTorch(ONNX)模型快速迁移到MindSpore框架下使用。 第一步:pytorch模型转onnx: import torch # 根据实际情况替换以下类路径 from customized.path.to.pytorch.model import PyTorchNetwork model = PyTorchNetwork() param_dict = torch.load('/path/to/weight
（也不知道自己为啥没注意到上图的e跑到下面来了。。。懒得改了。。。作为一个技术人员，要留BUG在人间。。） 近期张小白的周边发生了如下大事： （1）2022年4月，ubuntu推出22.04版本。 （2）MindSpore推出自动安装脚本 （3）张小白写过 【MindSpore易点通·漫游世界】在WSL的Ubuntu 20.04上一键安
环境问题 总结：需要详细阅读《MindSpore安装指南》（https://www.mindspore.cn/install） 有几点需要注意： 1. MindSpore代码与Ascend配套软件包要匹配： https://www.mindspore.cn/versions 若不匹配，则可能会出现如下问题： issue来源：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-186097-1-
前言 1 本次Onnx模型推理任务不需要详细读原论文和源码，只需要清楚模型网络结构即可。 2 我们只用找到需要映射的算子就可以开始开发，本文也会依照以下流程进行讲解，完整讲述本次Onnx模型推理任务的开发流程： 3 不需要开发的同学：经过模型导出及算子分析后，如果发现所有算子都已经实
CUDA的存储单元包含以下类型： 如下表所示： 名称位置用途使用方法限制备注 Register寄存器 GPU的SM上 存储局部变量 每个SM上有成千上万个一个线程最大数量为256个需要省着用 线程私有，最快线程退出则失效 Shared memory GPU芯片上 实现Block内的线程通信，目前最快的多Thre
Event是CUDA中的事件，用于分析、检测CUDA程序中的错误。 一般我们会定义一个宏： #pragma once #include <stdio.h> #define CHECK(call) \ do \ {
在GPU上，on-board memory包含以下类型： local memory 每个thread一个。线程私有。 global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。 constant memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。 texture memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。 on-chip memory包含以
线程层次的概念： 简单说，就是一个grid有多个block,一个block有多个thread. grid有多大，用gridDim表示它有多少个block，具体分为gridDim.x, gridDim.y，gridDim.z。 block有多大，用blockDim表示它有多少个thread，具体分为blockDim.x，blockDim.y，blockDim.z。 怎么表示thread在block中的相对
MindSpore的“学习”过程 MindSpore当前已经部署在ModelArts的开发环境和训练环境中，同时提供了阈值算法供开发者直接使用，它的学习过程如下图所示，简单总结一下： 使用MindSpore提供的基本模块进行前线网络开发 对数据进行处理和增强以便得到更好的数据输入 利用前线网络构建训练模型
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.5.2– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-gener
Conda方式安装MindSpore CPU版本 win10 x64 1.先安装conda环境 2.创建并进入Conda虚拟环境 conda create -c conda-forge -n mindspore_py39 -c conda-forge python=3.9.0 通过conda config --add channels http://xxxxx 添加国内镜像源 修改后的.condarc文件，路径C:\Users\xxx
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.2.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.5– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-gener
1. 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment: MindSpore version (source or binary): 1.7.0 Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.5 OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 18.04.4 LTS GCC/Com
1 报错描述 1.1 系统环境 ardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generi
一、NeRF介绍 1. 背景 传统计算机图形学技术经过几十年发展，主要技术路线已经相对稳定。随着深度学习技术的发展，新兴的神经渲染技术给计算机图形学带来了新的机遇，受到了学界和工业界的广泛关注。神经渲染是深度网络合成图像的各类方法的总称，各类神经渲染的目标是实现图形渲染中建模
Conda配置Python虚拟环境以搭建实验环境 故事起源 故事起源于人工智能导论的一个实验，其中用到了华为开源自研AI框架MindSpore，需要在pycharm里面配好虚拟环境，安装好需要的包，否则代码跑不起来。 用到的软件： PyCharm Community Edition 2020.3.3 Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64
Vision Transformer（ViT）简介 近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。 ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个
加载图数据集 MindSpore提供的mindspore.dataset模块可以帮助用户构建数据集对象，分批次地读取文本数据。 图的概念 通常一个图（graph) G是由一系列的节点(vertices) V以及边（eage）E组成的，每条边都连接着图中的两个节点，用公式可表述为：G = F(V, E)，简单的图如下所示。 图中包含节
paddle和MindSpore安装教程 paddle安装教程：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/windows-pip.html MindSpore安装教程：https://www.mindspore.cn/install（这个有点恶心，只有linux版本，没有windows版本） MegEngine安
技术背景 当前主流的深度学习框架，除了能够便捷高效的搭建机器学习的模型之外，其自动并行和自动微分等功能还为其他领域的科学计算带来了模式的变革。本文我们将探索如何用MindSpore去实现一个多维的自动微分，并且得到该多元函数的雅可比矩阵。 函数形式与雅可比矩阵形式 首先我们给
1. MindSpore框架的SciPy模块 SciPy 是基于NumPy实现的科学计算库，主要用于数学、物理学、生物学等科学以及工程学领域。诸如高阶迭代，线性代数求解等都会需要用到SicPy。SciPy大体上有数值最优化、线性代数、积分、插值、信号处理、常微分方程求解等计算求解模块。 原
嗨咯！a ni o~！空妮七挖！大家好久不见呀~今天小Mi继续给大家讲解正则化！ 目前深度模型在各种复杂的任务中固然表现十分优秀，但是其架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。向全局最小值的收敛过程较慢，容
好久不见，甚是想念！小Mi最近一直在忙着消化深度学习的各种知识点，这不就马不停蹄地就给大家安排上啦！今天小Mi给大家介绍简单的深度学习网络（Deep Neural Networks， DNN），废话不多说，赶紧开始吧~ 感知机 首先隆重介绍下神经网络的基础单元——感知机，整体过程就是对若干输入进行加权求和，再加
