mindspore

如何将MindSpore模型转ONNX格式并使用OnnxRuntime推理---全流程开发指导

前言1本次Onnx模型推理任务不需要详细读原论文和源码，只需要清楚模型网络结构即可。2我们只用找到需要映射的算子就可以开始开发，本文也会依照以下流程进行讲解，完整讲述本次Onnx模型推理任务的开发流程：.png)3不需要开发的同学：经过模型导出及算子分析后，如果发现所有算子都已经实现，请直接从第五章-编译导出开始阅读。4需要开发的同学：经过模型导出及算子分析后，如果发现有算子未实现，可阅读此文档第
·2022-08-11 19:43

MindSpore:一文带你入门虚拟遗憾最小化CFR算法

背景2017年，Libratus和DeepStack两个算法被提出，用于解决无限制德州扑克。DeepStack和Libratus不约而同的使用CounterfactualRegretMinimization(CFR)来找到接近纳什均衡策略。网上有很多介绍CFR算法的文章，这些文章系统的介绍了博弈论的概念，CFR算法中的公式和推导过程。本文尽量避免引入新概念和复杂公式，尝试通过示例和读者熟悉的方式介
·2022-08-11 19:12

MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子--下篇

DiveIntoMindSpore–LstmOperatorForNetworkConstructionMindSpore易点通·精讲系列–网络构建之LSTM算子MindSpore易点通·精讲系列–网络构建之
·2022-08-11 19:12

MindSpore：强化学习基础-蒙特卡洛(Monte Carlo)

在接触强化学习过程中，大家可能在很多场合听说蒙特卡洛这个词，例如MonteCarloTreeSearch，MonteCarloCFR。实际即便在策略梯度(PolicyGradients)算法中也使用了蒙特卡洛方法，本文将介绍MonteCarlo算法和在强化学习中的应用。基本概念MonteCarlo方法源于20世纪40年代，由冯.诺依曼，斯塔尼斯拉夫·乌拉姆在核武器研究过程中提出。和许多以作者名字(
·2022-08-11 19:41

MindSpore：MindScience之MindElec 电磁仿真结果可视化

MindElec是基于MindSpore开发的AI电磁仿真工具包，由数据构建及转换、仿真计算、以及结果可视化
·2022-08-11 17:34

MindSpore：如何在静态图模式下，在construct函数里更新网络权重？

importnumpyasnpimportmindsporeimportmindsporeasmsfrommindsporeimportopsfrommindsporeimportnn,Tensor,Parameter,contextcontext.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)classMyConv2d(nn.Cell):def__init__(s
·2022-08-11 17:04

MindSpore:【课程作业经验】基于MindSpore框架的道路场景语义分割方法研究

基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究概述本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，将城市道路下的实况图片解析作为任务背景，以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标，对上述难处进行探究并提出相应方案
·2022-08-11 17:03

MindSpore：损失函数nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits 解析

关于Softmax机器学习中有一个经典的方法：逻辑回归(LogisticRegression)。它属于一种有监督学习(SupervisedLearning)方法。逻辑回归输出的范围为0-1的值，表示概率，并依据概率的大小将样本归类，其中包括二分类问题与多分类问题。二分类逻辑回归模型输出一个值，该值用于表示样本属于其中一类的概率，多分类逻辑回归模型的输出结果为所有类别的概率分布。在多分类深度神经网络
·2022-08-11 17:32

MindSpore:The operation does not support the type [kMetaTypeNone

1报错描述1.1系统环境Environment(Ascend/GPU/CPU):GPU-GTX3090(24G)SoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.8.13–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.
·2022-08-11 17:32

MindSpore： x.shape and y.shape are supposed to broadcast

1报错描述1.1系统环境Environment(Ascend/GPU/CPU):GPU-GTX3090(24G)SoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.8.13–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.
·2022-08-11 17:32

【课程作业经验】基于Mindspore实现MTCNN

介绍本项目的来源是我选修的北航与华为合作的《AI开源计算系统前沿技术》课程大作业。课程请到华为的各位专家介绍了华为目前的AI软硬件体系，并讲解了许多人工智能领域的知识。我的大作业选题是用轻量级的网络模型backbone，实现手机端人脸检测算法，并使用MindSporeLite在端侧推理部署。比较遗憾的是整体项目开发进度慢于预期，加上移动端目标检测APP的源码中使用了JNI等我不熟悉的接口，最后没有
·2022-08-11 17:31

MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之MindDataset

DiveIntoMindSpore–MindDatasetForDatasetLoadMindSpore易点通·精讲系列–数据集加载之MindDataset本文开发环境Ubuntu20.04Python3.8MindSpore1.7.0
·2022-08-11 17:31

【课程作业经验】使用NPU进行MindSpore模型训练

准备工作使用MindSpore进行模型训练需要做以下的准备工作训练的网络模型训练数据以及数据处理训练回调函数启动训练的python脚本网络模型MindSpore提供了一个MindVision的开源网络工具箱
·2022-08-11 17:30

【MindSpore易点通】MindSpore实践图神经网络01开篇

图图是一种结构化数据类型，由节点（nodes）和边（edges）组成，同时图本身也可以作为数据点。图是一种非欧几里得数据，这也意味着它们可以存在于3D中。与图像、文本和音频等其他数据类型不同，图数据具有不规则性和高复杂的邻接关系。CV里的图像数据（左）和GNN中图数据（右）欧式空间中的卷积操作实际上是用固定大小可学习的卷积核来抽取像素的特征而图上邻居结点不固定，所以传统的卷积核不能直接用于抽取图上
·2022-08-11 17:30

MindSpore:昇思大模型体验平台体验记录

欣闻昇思大模型体验平台开启公测了，地址为：https://xihe.mindspore.cn/于是迫不及待地去尝试了一下。
·2022-08-11 17:58

使用mindspore提供的docker运行官方示例resnet_thor，训练速度非常慢

https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r1.3/model_zoo/official/cv/resnet_thor【操作步骤&问题现象】1、拉取mindspore1.3
小乐快乐·2022-08-11 09:58

基于华为云ModelArts和弹性云服务器ECS的AI全流程开发——昇腾工业质检应用实战【华为云至简致远】

【摘要】基于华为云ModelArts和弹性云服务器ECS完成从训练到部署的AI全流程开发，介绍如何使用昇思MindSpore框架构建U-Net网络模型，使用线上昇腾澎湃算力在工业质检的模拟数据集上进行训练
·2022-08-08 15:15

基于华为云ModelArts和弹性云服务器ECS的AI全流程开发——昇腾工业质检应用实战【华为云至简致远】

【摘要】基于华为云ModelArts和弹性云服务器ECS完成从训练到部署的AI全流程开发，介绍如何使用昇思MindSpore框架构建U-Net网络模型，使用线上昇腾澎湃算力在工业质检的模拟数据集上进行训练
·2022-08-07 21:23

MindSpore:model.train中的dataset_sink_mode该如何理解？

问题描述：【功能模块】看教程的时候，model.train中的dataset_sink_mode我无论是直接从英文的角度理解还是机翻了之后理解都不是特别懂。【操作步骤&问题现象】我在新手教程中看到这么一段话，不知道是否意味着如果我用的是GPU，那么应该把参数设置为TRUE呢？2、我在自己实际实验的时候，发现如果把数据下沉模式设置为False，打印间隔为125，batch_size设为32，总数据量
小乐快乐·2022-08-04 07:43

MindSpore:有关卷积层的问题

问题描述：【功能模块】我想实现一个GAN相关网络，但目前的问题是Discriminator初始时每经过一层卷积，图像像素值会小一个数量级，经过多层卷积后，像素值会无限解禁0，再去进行sigmoid运算得到0.5，也就说无论什么图片进入Dsicriminator评分都是0.5，导致整个网络无法训练。请问遇到这种问题应该以什么样的思路解决呢？【操作步骤&问题现象】图片大小[64,3,88,88]网络结
skytier·2022-07-28 17:38

MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之MindDataset

DiveIntoMindSpore–MindDatasetForDatasetLoadMindSpore易点通·精讲系列–数据集加载之MindDataset本文开发环境Ubuntu20.04Python3.8MindSpore1.7.0
郎神·2022-07-27 13:52

同一套代码，在Windows的CPU上能正常运行，而在Linux的CPU和Ascend上却都运行不了，而且还是样例代码

样例链接：使用ResNet-50网络实现图像分类—MindSporer1.1documentationWindows平台上使用的mindspore版本为：mindspore-1.
skytier·2022-07-26 09:41

基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究

基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究概述本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，将城市道路下的实况图片解析作为任务背景，以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标，对上述难处进行探究并提出相应方案
想要赚到老秃顶少不了·2022-07-22 15:00

华为昇腾MindSpore训练过程经验分享——D-Linknet

获取数据集并转写数据预处理部分脚本1.3转写网络架构1.4转写训练脚本，并进行训练1.5编写评估(eval)脚本与精度调优1.6编写export.py脚本1.7交付前的准备工作二、本人遇到的一些问题2.1mindspore
Twig233·2022-07-20 07:58

【MindSpore-GPU-1.1.0】【LeNet5】训练报cudaHostAlloc failed

MindSpore-GPU-1.1.0运行环境Windows10家庭中文版200420279.1WSL2Ubuntu18.04cudatoolkit1.cudnnconda【操作步骤&问题现象】pythontrain.py
小乐快乐·2022-07-19 07:26

MindSpore报错“RuntimeError: Unexpected error. Inconsistent batch..

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubu
skytier·2022-07-18 07:36

MindSpore自动安装--CPU篇

》》自动安装-CPU1.检查系统版本2.下载自动安装脚本wgethttps://gitee.com/mindspore/m...执行自动安装脚本bash.
·2022-07-17 18:06

MindSpore 1.7自动安装 GPU篇

MindSpore1.7推出一个方便的安装方式，自动安装，试着体验一下官网操作指南链接是：https://www.mindspore.cn/install我选择的是cuda10.1+py3.7的版本第一步根据安装说明
·2022-07-17 18:05

MindSpore1.5下MindArmour的应用总结

操作系统：Ubuntu安装版本：打开相关的脚本代码：将代码中的device_target改成CPU加载数据集，引入家在数据所需以来，并设置运行环境、Log信息建立模型，这里以LeNet模型为例训练LeNet5模型测试模型，获取测试数据集，并且计算测试数据集在原模型上的准确率调用MindAmour提供的FGSM接口进行对抗性攻击测试FGSM对抗样本在原始模型上的准确率NAD接口进行防御计算测试数据集
·2022-07-17 18:35

【毕设】（r1.6）自定义算子（CPU） & SampleDistortedBoundingBox算子移植

1项目概述本项目开题时的目的是将TensorFlow框架下的SampleDistortedBoundingBox算子移植到MindSpore框架下，开题时MindSpore版本是r1.5向r1.6的过渡期
·2022-07-17 18:35

MindSpore自动安装之CPU篇

参考链接为：https://www.mindspore.cn/install选择的是py3.8x86_64linux但是存在问题：就算我选择py3.8之后，下面的指导文档写的还是py3.7,这个我觉得可以稍微智能化一点
·2022-07-17 18:34

MindSpore踩坑——昇腾上的Cosine误差

这两天遇到一个很经典的issue，为啥说经典呢，因为这是一个能够体现框架研发人员和算法工程师认知严重错位的典型案例。先放链接，有兴趣的同学可以去看下全过程。【AICC】CosineDecayLR余弦学习率实现方式强转float32类型计算（目前测试源码只能用fp32），导致出现负值学习率影响模型最后收敛！！！写模型的老师(maybe学生？)用了三个感叹号来表达内心的不爽。我先来简单描述一下这个问题
·2022-07-17 18:04

MindSpore 报错 Should not use Python in runtime

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubu
·2022-07-17 17:03

就是越来越好用，MindSpore自动安装！Conda方式安装MindSpore CPU版本

Conda方式安装MindSporeCPU版本win10x641.先安装conda环境2.创建并进入Conda虚拟环境condacreate-cconda-forge-nmindspore_py39-cconda-forgepython=3.9.0通过condaconfig--addchannelshttp://xxxxx添加国内镜像源修改后的.condarc文件，路径C:\Users\xxxss
·2022-07-17 17:03

MindSpore报错 Select GPU kernel op * fail! Incompatible data type

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.5.2–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ub
·2022-07-17 17:32

MindSpore报错 For ‘MirrorPad‘, paddings must be a Tensor with *

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.8.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ub
·2022-07-17 17:32

MindSpore报错 task_fail_info or current_graph_ is nullptr

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):AscendSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.8.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04)
·2022-07-17 17:31

MindSpore报错 Data type conversion of 'Parameter' is not supporte

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):AscendSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.8.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04)
·2022-07-17 17:31

MindSpore报错 StridedSlice这个算子在Ascend硬件上不支持input是uint8的数据类型

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.8.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ub
·2022-07-17 17:00

MindSpore报错 For primitive[TensorSummary], the v rank 必须大于等于0

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):AscendSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.8.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04)
·2022-07-17 17:00

MindSpore求导传入sens值时infer报错For 'MatMul', the input dimensions

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.5OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubunt
·2022-07-16 22:42

MindSpore报错"GeneratorDataset's num_workers=8, this value is ..."

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.2.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.5–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ub
·2022-07-16 22:42

MindSpore报错"RuntimeError: Unable to data from Generator.."

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubu
·2022-07-16 22:42

MindSpore报错"TypeError: parse() missing 1 required positional."

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubu
·2022-07-16 22:41

MindSpore报错"RuntimeError: Unexpected error. Inconsistent batch..

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubu
·2022-07-16 21:09

MindSpore报错"ValueError：invalid literal for int()with base10'the'

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.2.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.5–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ub
·2022-07-16 21:09

MindSpore数据增强后，内存不足，自动退出

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):AscendSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):
·2022-07-16 21:09

MindSpore报错"RuntimeError: Invalid data, Page size."

1报错描述1.1系统环境ardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):CPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubu
·2022-07-16 21:09

MindSpore报Dead code exist, please remove it.

1报错描述MindSpore报Deadcodeexist,pleaseremoveit.1.1系统环境*HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):Ascend/GPU/CPUSoftwareEnvironment
·2022-07-16 21:08

MindSpore网络自定义反向报错：TypeError: The params of function 'bprop' of

报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.5OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubuntu
·2022-07-16 21:08
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