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 阅读全文
摘要：
Ascend 310 → Ascend 310P 的应用迁移 昇腾AI全栈架构 昇腾AI 全栈可以分成四个大部分： 应用使能层面，此层面通常包含用于部署模型的软硬件，例如API、SDK、部署平台，模型库等等。 AI 框架层面，此层面包含用于构建模型的训练框架，例如昇思MindSpore、Tensor 阅读全文
摘要：
神经网络训练本质上是高维非凸函数的优化过程，一般可以通过梯度下降方法发现最小值点(如图1所示)。而一般的神经网络参数多达几万甚至几十万，较难直接在三维空间展示其优化地形。用户通过本功能，能够基于方向降维和绘制计算，将神经网络训练路径周围的优化空间展示出来。 使用步骤 具体使用步骤共分为两步，以LeN 阅读全文
摘要：
Pip 安装 前置环境：MindSpore所需环境（Python、Cuda等） Pip 安装最新版 source activate py39_ms17 pip install mindinsight 源码编译及Docker安装参考：https://www.mindspore.cn/mindinsig 阅读全文
摘要：
手把手安装与体验- 算子开发(GPU) TensorAdd 计算逻辑 算子开发步骤： （1）算子原语注册 算子原语通常包括： 算子名：算子名用于唯一标识个算子。 输入：算子输入Tensor。 属性：一般描述算法参数 输入数据合法性校验：对输入数据、属性进行合法性校验 输出数据类型和维度推导：用于推导 阅读全文
摘要：
网络调试 网络调试的基本流程 （1）网络流程调试成功，网络执行整体不报错，正确输出loss值，且正常完成参数更新。 打印Checkpoint文件中的权重值，查看两个step的权重是否发生改变，并完成更新。 （2）网络多轮迭代执行输出loss值，且loss值具有基本的收敛趋势。 （3）网络精度调试，超 阅读全文
摘要：
(1) 前置安装 确认是安装 Ubuntu 是x86架构64位操作系统。Ubuntu 18.04 或者Ubuntu20 安装GCC、Git、glibc、CMake、OpenSSL。如已安装，跳过。注意，GCC 9不兼容CUDA 10.1 # 安装GCC sudo apt-get install gc 阅读全文
摘要：
编译报错大合集 Required package gmp not found, please install gmp and try building # 安装GCC sudo apt-get install gcc-7 git automake autoconf libtool libgmp-de 阅读全文
摘要：
MindSpore学习之网络迁移调试与调优 ResNet50为例 迁移流程 迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能 复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。 复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step 后 阅读全文
摘要：
（1）前置安装 确认是安装Windows 10/11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，且Python环境变量配置 。（如何使用Conda安装可以直接创建命令即可，如果手动安装 # 创建环境 conda cre 阅读全文