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理论+实践,揭秘昇腾CANN算子开发

摘要: 本文介绍了CANN自定义算子开发的几种开发方式和算子的编译运行流程。然后以开发一个DSLAdd算子为例,讲解算子开发的基本流程。本文分享自华为云社区《昇腾CANN算子开发揭秘》,作者:昇腾CANN。开发者在利用昇腾硬件进行神经网络模型训练或者推理的过程中,可能会遇到以下场景:训练场景下,将第三方框架(例如TensorFlow、PyTorch等)的网络训练脚本迁移到昇腾AI处理器时遇到了不支持的算子。推理场景下,将第三方框架模型(例如TensorFlow、Caffe、ONNX等)使用ATC工具转换为适配昇腾AI处理器的离线模型时遇到了不支持的算子。网络调优时,发现某算子性能较低,影响网络

理论+实践,揭秘昇腾CANN算子开发

摘要: 本文介绍了CANN自定义算子开发的几种开发方式和算子的编译运行流程。然后以开发一个DSLAdd算子为例,讲解算子开发的基本流程。本文分享自华为云社区《昇腾CANN算子开发揭秘》,作者:昇腾CANN。开发者在利用昇腾硬件进行神经网络模型训练或者推理的过程中,可能会遇到以下场景:训练场景下,将第三方框架(例如TensorFlow、PyTorch等)的网络训练脚本迁移到昇腾AI处理器时遇到了不支持的算子。推理场景下,将第三方框架模型(例如TensorFlow、Caffe、ONNX等)使用ATC工具转换为适配昇腾AI处理器的离线模型时遇到了不支持的算子。网络调优时,发现某算子性能较低,影响网络

带你掌握如何使用CANN 算子ST测试工具msopst

摘要:本期带您了解如何使用msopst工具。本文分享自华为云社区《【CANN文档速递13期】算子ST测试工具【msopst】》,作者:昇腾CANN。如何获取msopst工具msopst工具存储在Ascend-cann-toolkit安装目录的“toolkit/python/site-packages/bin”路径下。支持对TBE算子以及AICPU算子进行ST测试。CANN软件安装完成并生效环境变量配置脚本后,即可直接使用此工具,您可以在任意路径下执行如下命令查看工具相关参数:总体使用流程自定义算子部署到OPP算子库后,开发者可使用msopst工具验证算子在昇腾AI处理器上执行的正确性,总体流程

带你掌握如何使用CANN 算子ST测试工具msopst

摘要:本期带您了解如何使用msopst工具。本文分享自华为云社区《【CANN文档速递13期】算子ST测试工具【msopst】》,作者:昇腾CANN。如何获取msopst工具msopst工具存储在Ascend-cann-toolkit安装目录的“toolkit/python/site-packages/bin”路径下。支持对TBE算子以及AICPU算子进行ST测试。CANN软件安装完成并生效环境变量配置脚本后,即可直接使用此工具,您可以在任意路径下执行如下命令查看工具相关参数:总体使用流程自定义算子部署到OPP算子库后,开发者可使用msopst工具验证算子在昇腾AI处理器上执行的正确性,总体流程

带你了解CANN的目标检测与识别一站式方案

摘要: 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性,还有实现流程,以及可定制点。本文分享自华为云社区《玩转CANN目标检测与识别一站式方案》,作者:Tianyi_Li。背景介绍目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术,随着深度学习技术的发展,目标检测与识别的应用场景也越来越广泛。当前,主要有以下几个应用场景:安全领域:指纹识别、物体识别等。交通领域:车牌号识别、无人驾驶、交通标志识别等。医疗领域:心电图、B超、健康管理、营养学等。生活领域:智能家居、智能购物、智能测肤等。但当前人工智能应用开发面临着开发周期长、AI软件栈理解成本高、算法模型与业务结合难度高、对开发人员技能要求高等门槛。为了

带你了解CANN的目标检测与识别一站式方案

摘要: 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性,还有实现流程,以及可定制点。本文分享自华为云社区《玩转CANN目标检测与识别一站式方案》,作者:Tianyi_Li。背景介绍目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术,随着深度学习技术的发展,目标检测与识别的应用场景也越来越广泛。当前,主要有以下几个应用场景:安全领域:指纹识别、物体识别等。交通领域:车牌号识别、无人驾驶、交通标志识别等。医疗领域:心电图、B超、健康管理、营养学等。生活领域:智能家居、智能购物、智能测肤等。但当前人工智能应用开发面临着开发周期长、AI软件栈理解成本高、算法模型与业务结合难度高、对开发人员技能要求高等门槛。为了

基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践

摘要:本实践是基于Windows版MindStudio5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。本文分享自华为云社区《​​【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践​​》,作者:Tianyi_Li。1.U-Net网络介绍:U-Net模型基于二维图像分割。在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中,U-Net获得了许多最佳奖项。论文中提出了一种用于医学图像分割的网络模型和数据增强方法,有效利用标注数据来解决医学领域标注数据不足的问题。U型网络结构也用于提取上下文

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