论文标题OpenDMC:AnOpen-SourceLibraryandPerformanceEvaluationforDeep-learning-basedMulti-frameCompression论文来源ACMMultiMedia论文链接https://www.acmmm2023.org/open-source-program/代码链接https://openi.pcl.ac.cn/OpenDMC/OpenDMC昇思MindSpore作为开源的AI框架，为产学研和开发人员带来端边云全场景协同、极简开发、极致性能、安全可信的体验，支持超大规模AI预训练，自2020年3月28日开源来已超过6百
场景介绍MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。本文介绍使用MindSpore Lite推理引擎进行模型推理的通用开发流程。基本概念在进行开发前，请先了解以下概念。张量：它与数组和矩阵非常相似，是MindSpore Lite网络运算中的基本数据结构。Float16推理模式： Float16又称半精度，它使用16比特表示一个数。Float16推理模式表示推理的时候用半精度进行推理。接口说明这里给出MindSpore Lite推理的通用开发流程中涉及的一些接口，具体请见下列表格。Con
MindSpore基础教程：LeNet-5神经网络在MindSpore中的实现与训练官方文档教程使用已经弃用的MindVision模块，本文是对官方文档的更新深度学习在图像识别领域取得了显著的成功，LeNet-5作为卷积神经网络的经典之作，在诸多研究和应用中占有重要地位。本文将详细介绍如何使用MindSpore框架实现并训练一个LeNet-5神经网络，专注于处理MNIST手写数字数据集。前言MindSpore是华为推出的一种新型深度学习框架，旨在为用户提供高效、易用的编程体验。接下来，我们将通过实例来展示如何在MindSpore中构建、训练和评估一个经典的LeNet-5神经网络。环境配置Min
基于MindSpore的llama微调在OpenI平台上运行克隆预训练模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/openlm-research/open_llama_7b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行转换脚本pythonmindformers/models/glm/convert_weight.py--pt_ckpt_path/home/ma-user/work/models/mindspore/pt_glm_6b.pth--ms_ckpt_
MindSpore安装教程一、MindSpore简介1.简介2.特点二、安装MindSpore1.获取安装命令选择对应的下载配置2.自动安装3.手动安装(1)安装Python通过Conda安装Python通过APT安装Python（2）安装GCC（3）安装MindSpore4.检验是否安装成功5.升级MindSpore版本一、MindSpore简介1.简介MindSpore是华为发布的开源AI计算框架。于2019年8月推出的新一代全场景AI计算框架，2020年3月28日，宣布MindSpore正式开源。MindSpore总体架构：2.特点简单的开发体验：帮助开发者实现网络自动切分，只需串行表达
本文分享自华为云社区《基于MindSpore的ChatGLM微调》，作者：JeffDing。基于MindSpore的ChatGLM微调克隆HuggingFace模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行python脚本，合并模型权重。fromtransformersimportAutoModelimporttorchasptpt_ckpt_path="./models/chatgl
目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用ModelArts体验实例二、准备环节1.下载数据集2.配置分布式环境三、加载数据集四、定义模型五、启动训练本教程主要讲解，如何在CPU平台上，使用MindSpore进行数据并行分布式训练，以提高训练效率。完整的样例代码：distributed_training_cpu目录结构如下：bash└─sample_code├─distributed_training_cpu│resnet.py│resnet50_distributed_training.py│run.sh其中，resnet.py和resnet50_distributed_trai
一、FCN网络结构 全卷积网络(FullyConvolutionalNetworks)，是较早用于图像语义分割的神经网络。根据名称可知，FCN主要网络结构全部由卷积层组成，在图像领域，卷积是一种非常好的特征提取方式。本质上，图像分割是一个分类任务，需要做的就是对图像上每一个像素按照人工标注进行分类。FCN大致网络结构如下：上图模型结构为针对VOC数据集的21个语义分割，即数据集包含21种不同分割类型。当图像进入神经网络，第一个卷积层将图像由三通道转换为96通道featuremap，第二个卷积层转换为256个通道，第三个卷积层384个通道，直到最后一个卷积层变为21个通道，每个通道
目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、案例实现2.1环境准备与数据读取2.2数据集创建2.3模型构建2.4自定义评估指标2.5模型训练及评估2.6模型预测2.7可视化预测结果Unet模型于2015年在论文《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》中被提出，最初的提出是为了解决医学图像分割问题，用于细胞层面的图像分割任务。Unet模型是在FCN网络的基础上构建的，但由于FCN无法获取上下文信息以及位置信息，导致准确性较低，Unet模型由此引入了U型结构获取上述两种
MindsporeLite可以直接部署在鸿蒙上按照Mindspore官网上在安卓上配置MindsporeLite的教程在鸿蒙上进行配置在安卓上可以正常部署，但在DevEcoStudio上配置后显示如下错误:程序包com.mindspore.lite不存在importcom.mindspore.lite.Model; ^ 目前鸿蒙暂不支持aar包。如果需要做鸿蒙应用开发，建议直接使用c或者c++推理接口。
