- 这是2023年第1期CANN训练营，Ascend C算子课的第三次课。主要内容是掌握端到端的Ascend C算子开发流程。掌握Ascend C矢量算子动态shape输入的实现；掌握cpu模式下的算子调试技术；掌握UT和ST的测试编码方法；了解NPU模式下性能采集与分析。 这是2023年第1期CANN训练营，Ascend C算子课的第三次课。主要内容是掌握端到端的Ascend C算子开发流程。掌握Ascend C矢量算子动态shape输入的实现；掌握cpu模式下的算子调试技术；掌握UT和ST的测试编码方法；了解NPU模式下性能采集与分析。
- 大家好，我想在这篇博客文章中分享一下使用深度学习进行图像分类的基本原理和流程。图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们将图像自动分类到不同的类别中，比如将猫和狗的图像区分开来。而深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像分类领域取得了很大的成功。首先，让我们了解一下深度学习的基本概念。深度学习是一种通过构建和训练神经网络来学习数据表示的方法。在图像分类任务中，我们可以使用... 大家好，我想在这篇博客文章中分享一下使用深度学习进行图像分类的基本原理和流程。图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们将图像自动分类到不同的类别中，比如将猫和狗的图像区分开来。而深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像分类领域取得了很大的成功。首先，让我们了解一下深度学习的基本概念。深度学习是一种通过构建和训练神经网络来学习数据表示的方法。在图像分类任务中，我们可以使用...
- Conda、Anaconda、Pip、Torch、PyTorch、TensorFlow是Python编程语言中常用的一些工具和库，具体如下：Conda：Conda是一个用于管理Python环境和软件包的开源软件，可以用于创建、保存、导出和分享不同的环境。通过Conda，用户可以在同一台计算机上管理多个独立的Python环境，以便在不同的项目中使用不同的Python版本和库。Anaconda：... Conda、Anaconda、Pip、Torch、PyTorch、TensorFlow是Python编程语言中常用的一些工具和库，具体如下：Conda：Conda是一个用于管理Python环境和软件包的开源软件，可以用于创建、保存、导出和分享不同的环境。通过Conda，用户可以在同一台计算机上管理多个独立的Python环境，以便在不同的项目中使用不同的Python版本和库。Anaconda：...
- 基于解释的学习(explanation-basedlearning)可简称为解释学习，是20世纪80年代中期开始兴起的一种机器学习方法。解释学习根据任务所在领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行分析和求解，得出一个表征求解过程的因果解释树，以获取新的知识。在获取新知识的过程中，通过对属性、表征现象和内在关系等进行解释而学习到新的知识。 基于解释的学习(explanation-basedlearning)可简称为解释学习，是20世纪80年代中期开始兴起的一种机器学习方法。解释学习根据任务所在领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行分析和求解，得出一个表征求解过程的因果解释树，以获取新的知识。在获取新知识的过程中，通过对属性、表征现象和内在关系等进行解释而学习到新的知识。
- 模型一键迁移情感分析：对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google提出的具有里程碑意义的自然语言理解模型，BERT能够充分利用海量的无标注数据对模型进行预训练，另模型学习到大量的语言知识。基于预训练先验知识的情况下，通过在下游任务上进行微... 模型一键迁移情感分析：对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google提出的具有里程碑意义的自然语言理解模型，BERT能够充分利用海量的无标注数据对模型进行预训练，另模型学习到大量的语言知识。基于预训练先验知识的情况下，通过在下游任务上进行微...
- 1.ModelArts云上调试调优ModelArts密钥初始化详细教程：初始化OBS服务创建训练作业 2.MindSpore IDE插件效率提升通过智能代码块推荐、代码自动补全等特性，提升MindSpore脚本开发效率，对接ModelArts云服务，实现模型训练、部署的端云协同。MindSpore IDE插件安装：PyCharm Settings->Plugins->Install Plu... 1.ModelArts云上调试调优ModelArts密钥初始化详细教程：初始化OBS服务创建训练作业 2.MindSpore IDE插件效率提升通过智能代码块推荐、代码自动补全等特性，提升MindSpore脚本开发效率，对接ModelArts云服务，实现模型训练、部署的端云协同。MindSpore IDE插件安装：PyCharm Settings->Plugins->Install Plu...
- 1.生态迁移 生态迁移工具使用示例 生态迁移工具技术方案不同框架间模型定义前端表达差别巨大(相同算子的API技术难点 、算子功能、模型构建方式差别较大)；对于同一框架，不管前端表达差异如何，最终对应的计算图是相似的。因此提出：基于模型的迁移方案 onnx介绍： 生态迁移工具迁移案例分享教程步骤：ONNX模型导出；ONNX模型验证；MindConverter进行模型脚本和权重迁移；MindS... 1.生态迁移 生态迁移工具使用示例 生态迁移工具技术方案不同框架间模型定义前端表达差别巨大(相同算子的API技术难点 、算子功能、模型构建方式差别较大)；对于同一框架，不管前端表达差异如何，最终对应的计算图是相似的。因此提出：基于模型的迁移方案 onnx介绍： 生态迁移工具迁移案例分享教程步骤：ONNX模型导出；ONNX模型验证；MindConverter进行模型脚本和权重迁移；MindS...
- 1.模型迁移、模型调试调优背景介绍模型训练\推理过程中可能遇到的问题：• 代码编写错误，问题难以定位；• 模型结构错误；• 权重更新错误；• 损失函数设计错误；• 半精度下计算溢出；• Loss scale调整不当；• 过拟合、欠拟合；• 梯度消失/爆炸；• 激活值饱和；• 学习率设置不当；• 批大小（batch size）、期（Epoch）设置不当；• 模型训练/推理慢；• … 2.Mi... 1.模型迁移、模型调试调优背景介绍模型训练\推理过程中可能遇到的问题：• 代码编写错误，问题难以定位；• 模型结构错误；• 权重更新错误；• 损失函数设计错误；• 半精度下计算溢出；• Loss scale调整不当；• 过拟合、欠拟合；• 梯度消失/爆炸；• 激活值饱和；• 学习率设置不当；• 批大小（batch size）、期（Epoch）设置不当；• 模型训练/推理慢；• … 2.Mi...
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- 1.媒体数据处理受网络结构和训练方式等因素的影响，绝大多数神经网络模型对输入数据都有格式上的限制。在计算机视觉领域，这个限制大多体现在图像的尺寸、色域、归一化参数等。如果源图或视频的尺寸、格式等与网络模型的要求不一致时，我们需要将源图或视频处理成符合模型要求的图或视频。 数据预处理的方式AIPP、DVPP可以分开独立使用，也可以组合使用。组合使用场景下，一般先使用DVPP对图片/视频进行解... 1.媒体数据处理受网络结构和训练方式等因素的影响，绝大多数神经网络模型对输入数据都有格式上的限制。在计算机视觉领域，这个限制大多体现在图像的尺寸、色域、归一化参数等。如果源图或视频的尺寸、格式等与网络模型的要求不一致时，我们需要将源图或视频处理成符合模型要求的图或视频。 数据预处理的方式AIPP、DVPP可以分开独立使用，也可以组合使用。组合使用场景下，一般先使用DVPP对图片/视频进行解...
- AscendCL运行资源管理申请运行管理资源时，需按顺序依次申请: Device、Context、Stream，然后根据实际需求调用aclrtGetRunMode接口获取软件栈的运行模型(当同一个应用既支持在Host运行，也支持在Device运行时，在编程时需要就需要根据运行模式来判断后续的接口调用逻辑，这时需要提前获取运行模式。)。调用aclrtSetDevice接口显式指定用于运算的D... AscendCL运行资源管理申请运行管理资源时，需按顺序依次申请: Device、Context、Stream，然后根据实际需求调用aclrtGetRunMode接口获取软件栈的运行模型(当同一个应用既支持在Host运行，也支持在Device运行时，在编程时需要就需要根据运行模式来判断后续的接口调用逻辑，这时需要提前获取运行模式。)。调用aclrtSetDevice接口显式指定用于运算的D...
- - 准备工作:1.注册华为云账号，获取AK/SAK，授权ModelArts，并申请华为云代金券 2.获取训练数据集，并进行数据预处理，比如离线制作成tfrecords(建议，可选) 3.将数据集(训练脚本)上传到OBS 4.安装PycharmIDE及ToolKit插件 5.对Tensorflow训练代码进行NPU的迁移&适配创建并提交训练任务 1.Pycharm打开训练工程代码，配置训练参数... - 准备工作:1.注册华为云账号，获取AK/SAK，授权ModelArts，并申请华为云代金券 2.获取训练数据集，并进行数据预处理，比如离线制作成tfrecords(建议，可选) 3.将数据集(训练脚本)上传到OBS 4.安装PycharmIDE及ToolKit插件 5.对Tensorflow训练代码进行NPU的迁移&适配创建并提交训练任务 1.Pycharm打开训练工程代码，配置训练参数...
- 1、下面哪个AI框架开发模型可以不用适配，直接在昇腾AI处理器上进行训练？ A. PyTorch B. Caffe C. Mindspore D. TensorflowC2、使用Estimator进行脚本训练开发的一般步骤为（A） A. 数据预处理 --> 模型构建 --> 运行配置 --> 执行训练 B. 运行配置 --> 模型构建 --> 数据预处理 --> 执行训练 C. 模型构建 -... 1、下面哪个AI框架开发模型可以不用适配，直接在昇腾AI处理器上进行训练？ A. PyTorch B. Caffe C. Mindspore D. TensorflowC2、使用Estimator进行脚本训练开发的一般步骤为（A） A. 数据预处理 --> 模型构建 --> 运行配置 --> 执行训练 B. 运行配置 --> 模型构建 --> 数据预处理 --> 执行训练 C. 模型构建 -...
- 1.AI模型开发基础知识入门1.1具备Python编程经验a.使用位置和关键字参数定义和调用函数 b.字典、列表、集合 (创建、访问和迭代) c.for循环， for具有多个迭代器变量的循环 (例如，for a,b in [(1,2),(3,4)]) d.if/else条件块和条件表达式 e.字符串格式 (例如，"%.2f % 3.14) f.变量、赋值、基本数据类型 (int, float... 1.AI模型开发基础知识入门1.1具备Python编程经验a.使用位置和关键字参数定义和调用函数 b.字典、列表、集合 (创建、访问和迭代) c.for循环， for具有多个迭代器变量的循环 (例如，for a,b in [(1,2),(3,4)]) d.if/else条件块和条件表达式 e.字符串格式 (例如，"%.2f % 3.14) f.变量、赋值、基本数据类型 (int, float...
- 一、昇腾AI全栈架构异腾AI全栈可以分成四个大部分: 1.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。 2.AI框架层面，此层面包含用于构建模型的训练框架，例如华为的MindSpore、 TensorFlow、Pytorch等。 3.异构计算架构，偏底层、偏通用的计算框架，用于针对上层AI框架的调用进行加速力求向上支持多种AI框架，并在硬件上... 一、昇腾AI全栈架构异腾AI全栈可以分成四个大部分: 1.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。 2.AI框架层面，此层面包含用于构建模型的训练框架，例如华为的MindSpore、 TensorFlow、Pytorch等。 3.异构计算架构，偏底层、偏通用的计算框架，用于针对上层AI框架的调用进行加速力求向上支持多种AI框架，并在硬件上...
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