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- 由电力行业人工智能联盟、中国南方电网主办，华为技术有限公司赞助的『2023年电力行业AI创新大赛』于日前正式启动，旨在探索人工智能技术与电力行业的创新应用，主办方提供训练数据集，参赛者基于昇思MindSpore与相关硬件在规定的时间内完成算法开发，实现相关功能即可，前六名优胜队伍将获得10万奖金和价值10万算力代金券，更能直通中央企业AI新基建创新应用大赛决赛（全国赛），快来报名吧！（一）赛... 由电力行业人工智能联盟、中国南方电网主办，华为技术有限公司赞助的『2023年电力行业AI创新大赛』于日前正式启动，旨在探索人工智能技术与电力行业的创新应用，主办方提供训练数据集，参赛者基于昇思MindSpore与相关硬件在规定的时间内完成算法开发，实现相关功能即可，前六名优胜队伍将获得10万奖金和价值10万算力代金券，更能直通中央企业AI新基建创新应用大赛决赛（全国赛），快来报名吧！（一）赛...
- MindSpore是华为公司开发的一款开源AI计算框架，旨在为各种场景下的人工智能应用提供全面的解决方案。它具有灵活性、高性能和易用性的特点，适用于从边缘设备到云端的各种计算场景。今天的主题主要有以下几个方面：深度学习训练原理简介，MindSpore函数式+面向对象融合编程范式，函数式自动微分，梯度操作，数据并行，模型迁移。 MindSpore是华为公司开发的一款开源AI计算框架，旨在为各种场景下的人工智能应用提供全面的解决方案。它具有灵活性、高性能和易用性的特点，适用于从边缘设备到云端的各种计算场景。今天的主题主要有以下几个方面：深度学习训练原理简介，MindSpore函数式+面向对象融合编程范式，函数式自动微分，梯度操作，数据并行，模型迁移。
- 本文记录了笔者利用和学习mindspore深度学习框架的实践项目。根据给出的股票时序信息，分别搭建了MLP模型和LSTM模型实现股票预测，在最后的结果产出上，可以明显看出LSTM捕捉前后文时序信息的优势所在。在本次实践中，代码运行环境为python3.7.10，数据集为几支股票在2017.4.03-2017.9.01期间的价格变化，至于相关的函数库如numpy不一一赘述。读入数据后，名为SP... 本文记录了笔者利用和学习mindspore深度学习框架的实践项目。根据给出的股票时序信息，分别搭建了MLP模型和LSTM模型实现股票预测，在最后的结果产出上，可以明显看出LSTM捕捉前后文时序信息的优势所在。在本次实践中，代码运行环境为python3.7.10，数据集为几支股票在2017.4.03-2017.9.01期间的价格变化，至于相关的函数库如numpy不一一赘述。读入数据后，名为SP...
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- 仔细想想，我使用过的昇腾AI处理器涵盖了训练和推理，也算是比较全面了。就我个人来说，希望更接近于实际应用场景，靠近用户，因而倾向于做应用开发，即将AI算法做成产品化应用。 仔细想想，我使用过的昇腾AI处理器涵盖了训练和推理，也算是比较全面了。就我个人来说，希望更接近于实际应用场景，靠近用户，因而倾向于做应用开发，即将AI算法做成产品化应用。
- 专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题，识别性能瓶颈，重点构建瓶颈分析、优化推荐模型，支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型，包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库，以及基于生态开发者开发的生态知识库。 专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题，识别性能瓶颈，重点构建瓶颈分析、优化推荐模型，支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型，包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库，以及基于生态开发者开发的生态知识库。
- MindStudio Profiler简介Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片，包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器，Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节，提供了端到端的Profiler工具。 MindStudio Profiler简介Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片，包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器，Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节，提供了端到端的Profiler工具。
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- 一. 数据处理具体步骤• 数据是深度学习的基础，高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前，由于数据量有限，或者为了得到更好的结果，通常需要进行数据处理与数据增强， 以获得能使网络受益的数据输入。 • 数据经过处理和增强，便可以被更加方便快捷的进行操作，可以说就像像流经管道的水一样源源不断的流向训练系统。二. 数据处理操作1. 数据集加载Dataset stru... 一. 数据处理具体步骤• 数据是深度学习的基础，高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前，由于数据量有限，或者为了得到更好的结果，通常需要进行数据处理与数据增强， 以获得能使网络受益的数据输入。 • 数据经过处理和增强，便可以被更加方便快捷的进行操作，可以说就像像流经管道的水一样源源不断的流向训练系统。二. 数据处理操作1. 数据集加载Dataset stru...
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- MobileViT 结构上基本基于 MobileNet V2 而改进增加了 MobileViT block，但是同样能够实现一个不错的精度表现，文章实验部分大量的对比了 MobileViT 跟 CNN 和 ViT 模型的参数量和模型大小，不过值得一提的是在端侧除了模型大小以外，更加重视模型的性能，只能说这篇文章经典之处是开创了 CNN 融合 ViT 在端侧的研究。 MobileViT 结构上基本基于 MobileNet V2 而改进增加了 MobileViT block，但是同样能够实现一个不错的精度表现，文章实验部分大量的对比了 MobileViT 跟 CNN 和 ViT 模型的参数量和模型大小，不过值得一提的是在端侧除了模型大小以外，更加重视模型的性能，只能说这篇文章经典之处是开创了 CNN 融合 ViT 在端侧的研究。
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