07 2022 档案
摘要：https://www.mindspore.cn/install （1）前置安装 确认是安装 Ubuntu 是x86架构64位操作系统。 安装Minicanda或者Anaconda。 安装Python 环境 3.7.5 或3.9.0（如何使用Conda安装可以直接创建命令即可，如果手动安装则需要配置
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摘要：》》自动安装-CPU 1.检查系统版本 2.下载自动安装脚本 wget https://gitee.com/mindspore/mindspore/raw/master/scripts/install/ubuntu-cpu-conda.sh 3.执行自动安装脚本 bash ./ubuntu-cpu-
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摘要：MindSpore 1.7推出一个方便的安装方式，自动安装，试着体验一下 官网操作指南链接是：https://www.mindspore.cn/install 我选择的是cuda 10.1+py3.7的版本 1. 第一步 根据安装说明：在使用自动安装脚本之前，需要确保系统正确安装了NVIDIA GP
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摘要：这两天遇到一个很经典的issue，为啥说经典呢，因为这是一个能够体现框架研发人员和算法工程师认知严重错位的典型案例。先放链接，有兴趣的同学可以去看下全过程。 【AICC】CosineDecayLR余弦学习率实现方式强转float32类型计算（目前测试源码只能用fp32），导致出现负值学习率影响模型最
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摘要：操作系统：Ubuntu 安装 版本： 打开相关的脚本代码： 将代码中的device_target改成CPU 加载数据集，引入家在数据所需以来，并设置运行环境、Log信息 建立模型，这里以LeNet模型为例 训练LeNet5模型 测试模型，获取测试数据集，并且计算测试数据集在原模型上的准确率 调用Mi
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摘要：在非合作通信中，识别敌方的信号参数是及其重要的一个环节。其中，信号的调制类型就是重要的参数之一，因此能对调制方式进行分类是通信系统检测、管理和控制的关键任务之一。 近年来，注意力机制在图像处理领域表现出巨大的优势，因此实验使用空间注意力机制与通道注意力机制，结合ResNet网络架构，从通道和空间域的
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摘要：1. 参考链接为： https://www.mindspore.cn/install 选择的是py3.8 x86_64 linux 但是存在问题： 就算我选择py3.8之后， 下面的指导文档写的还是py3.7 , 这个我觉得可以稍微智能化一点，不同的版本展示不同会好一点 2. 下载一键安装脚本并放到
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 ardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.7.0– Python version (e.g., Pyth
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摘要：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 con
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g., Pyt
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摘要：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., Pyt
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g., Pyt
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：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., Pyth
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摘要：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., Pyt
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摘要：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., Pytho
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摘要：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., Pyth
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.2.0– Python version (e.g., Pyt
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 ardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., P
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摘要：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., Pyth
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摘要：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., Pyth
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摘要：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., Pyth
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摘要：1 报错描述 MindSpore报Dead code exist, please remove it. 1.1 系统环境*Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Ascend/GPU/CPU Software Environment: – MindSpore ve
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摘要：1 报错描述 MindSpore报TypeError: Cannot joined the return values of different branches, perhaps you need to make them equal. 1.1 系统环境*Hardware Environment(
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摘要：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和渲染的全部或部分的功能
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摘要：零、项目背景 需要在ModelArts上部署微调后的下游任务推理服务。 主要踩坑点： 一、环境准备 MindSpore 1.6.1 Docker 20.10.17 紫东太初模型代码https://gitee.com/mindspore/omni-perception-pretrainer ckpt权
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摘要：盘古模型代码及指导：https://gitee.com/mindspore/models/tree/r1.5/official/nlp/pangu_alpha 环境：华为云ModelArts ；Ascend:8*Ascend 910；Mindspore 1.5.1；PyTorch 1.8 一、【盘古
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摘要：上周小伙伴说我们卷积神经网络讲的太简单了，基础嘛，当然要先打好（）。这不，更加复杂的卷积神经网络来了~ 经典CNN之LeNet 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后使用全连接神经网络进行
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., Pyt
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g.,
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g., Pyt
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摘要：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., Pyt
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g., Pyt
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摘要：1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g.,
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摘要：MindSpore支持用户通过自定义的方式构造输入的数据源，然后接入到MindData的流处理流程中，通过迭代该数据源获取数据集进行训练，有点类似PyTorch的DataLoader。 相关的API可以参考：mindspore.dataset.GeneratorDataset 本文主要介绍Gener
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摘要：编写MindSpore数据集加载代码的时候，有时候会遇到一些迷惑的代码行为，比如不知道代码卡在哪里不动了，似乎处理的很慢，或者写了死循环的逻辑。这些问题往往会花费很多精力打点去调试python代码，那么有没有方便的工具帮我们这么做呢 —— 有请今天的主角：py-spy py-spy 介绍 引用官方的
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摘要：Dive Into MindSpore – ImageFolderDataset For Dataset Load MindSpore精讲系列–数据集加载之ImageFolderDataset 本文开发环境 Ubuntu 20.04 Python 3.8 MindSpore 1.7.0 本文内容摘要
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摘要：Dive Into MindSpore – CSVDataset For Dataset Load MindSpore精讲系列 – 数据集加载之CSVDataset 本文开发环境 Ubuntu 20.04 Python 3.8 MindSpore 1.7.0 本文内容摘要 先看API 数据准备 两种
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