mindspore

初试MindSpore Lite

初试MindSporeLiteMindSporeLite是MindSpore2020年八月发布的针对手机以及IoT场景，端到端的解决方案。
zhuba8·2022-06-10 10:02

MindSpore入门体验实验

MindSpore入门体验实验0.前言昇思MindSpore是一款华为公司独立开发的深度学习框架，它是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标。
ScarLeTzzz·2022-06-07 21:34

【Mindspore模型迁移指北】

文章目录1.Mindspore算子1.1Mindspore.nn算子1.2Mindspore.ops算子1.3Mindspore隐式类型转换算子1.4Mindspore分布式算子2.Mindspore与
HelloNettt·2022-06-03 07:23

百度Paddle应用：汽车说明书跨模态智能问答

深度学习领域两大主流框架TensorFlow和PyTorch，一个是来自Google，另一个来自于Facebook.国内其实也有不少框架，百度的Paddle算是做得最早的，除此之外，还有华为的MindSpore
AI人工智能与大数据·2022-06-03 07:43

ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box 论文阅读笔记（）

论文以及代码地址说明：最近在弄华为的mindspore的框架迁移，这个项目融合和很多MOT的前沿知识，主要关联方法很优秀。多目标跟踪(MOT)的目的：是估计视频中物体的边界框和身份。
一曲无痕奈何·2022-05-27 20:33

带你学习MindSpore中算子使用方法

摘要：本文分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法。本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】算子使用问题与解决方法》，作者：chengxiaoli。
华为云开发者社区·2022-05-27 10:00

全场景AI推理引擎MindSpore Lite， 助力HMS Core视频编辑服务打造更智能的剪辑体验

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变，以vlog、短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐。同时，随着AI智能、美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用，促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升，也让视频应用场景更加丰富。当前剪辑产品功能多样、素材丰富，但是开发周期较长、门槛较高。为了让剪辑软件更加智能、简单易用，提升开发者的效率，HMSCore6为开发者提供视频编
·2022-04-29 14:36

全场景AI推理引擎MindSpore Lite， 助力HMS Core视频编辑服务打造更智能的剪辑体验

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变，以vlog、短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐。同时，随着AI智能、美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用，促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升，也让视频应用场景更加丰富。当前剪辑产品功能多样、素材丰富，但是开发周期较长、门槛较高。为了让剪辑软件更加智能、简单易用，提升开发者的效率，HMSCore6为开发者提供视频编
·2022-04-29 11:53

全场景AI推理引擎MindSpore Lite， 助力HMS Core视频编辑服务打造更智能的剪辑体验

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变，以vlog、短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐。同时，随着AI智能、美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用，促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升，也让视频应用场景更加丰富。当前剪辑产品功能多样、素材丰富，但是开发周期
HMSCore技术团队·2022-04-29 11:00

2022年国产AI深度学习框架使用占比（MindSpore、Paddle Paddle、Tensorflow、Pytorch）

对AI框架来说，国外最知名社区是Microsoft收购的开源代码托管平台Github，国内知名社区是由OSCHINA.NET推出的代码托管平台Gitee（码云）1Commits代表开源代码提交的次数，表征开源项目活跃度.2Fork代表代码复刻、分叉，表征开源项目被引用情况.3Star代表点赞数，表征开源项目关注度.4Contributors代表贡献者，表征开源项目贡献者规模码云数据排名框架名Com
E$word·2022-04-22 07:53

【Anaconda配置深度学习环境（Tensorflow或Pytorch或MindSpore）】

**************************************************---------StartAnaconda配置深度学习环境（Tensorflow或Pytorch或MindSpore
小小小MaYi·2022-04-04 07:24

MindSpore 1.5，确立中文名昇思，使能科研创新和行业应用

MindSpore1.5，确立中文名昇思，使能科研创新和行业应用空山新雨后，天气晚来秋——经过MindSpore社区开发者们勤奋耕耘，在这个丰收的季节，为大家奉上全新的1.5版本，在这个版本中我们正式发布
这不科技·2022-04-02 07:00

MindSpore高校教学课程

转载地址：MindSpore高校教学课程_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：咚咚董内容大纲MindSpore相关的智能基座课程包括：深度学习计算机视觉自然语言处理机器学习/模式识别人工智能导论除智能基座中按照不同课程提供的方案包外
skytier·2022-04-02 07:49

砥砺再出发，MindSpore开源一周年后的项目新思考

文|智能相对论（aixdlun）作者|曾响铃2020年3月28日，华为开发者大会上宣布全场景AI计算框架MindSpore正式开源，并将致力于构筑面向全球的开源社区，持续推动AI软硬件应用开源生态发展。
智能相对论·2022-04-02 07:49

【华为认证HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0（中文版）正式发布】

华为认证MindSpore开发高级工程师HCIP-AI-MindSporeDeveloperV1.0（中文版）自2021年11月3日起，正式中国区发布。
GLAB-Mary·2022-04-02 07:42

MindSpore开源一周年：量子机器学习、深度分子模拟等新特性正在“刷新”

大家好，在MindSpore开发团队和社区开发者共同努力下，MindSpore很多的新特性马上要与大家见面了，比如动态图分布式训练效率的大幅提升、一键模型迁移、模型鲁棒性检测、深度分子模拟及量子机器学习等
Alter1230·2022-04-02 07:53

AI+科学计算-昇思MindSpore都给我们带来哪些惊喜？

当前，人工智能基础性算法理论研究创新日益活跃，深度神经网络日趋成熟，各大厂商纷纷投入到深度神经网络算法的工程实现并发力建设算法模型工具，进一步将其封装为软件框架供开发者使用，这个过程中AI框架应运而生。随着人工智能的不断发展，新的趋势不断涌现，比如超大规模模型的出现（GPT-3等）。AI框架已经从最初的萌芽阶段发展到了如今的深化阶段。这一阶段，AI框架正向着全场景支持，超大规模AI，安全可信等特性
码农飞哥·2022-04-02 07:39

昇思MindSpore TechDay现场大咖揭秘

2022年3月26-27日，昇思MindSporeTechDay活动线上成功举办，包含昇思MindSpore1.6新版本发布、企业应用案例分享、AI大模型关键技术、AI+科学计算进展分享等精彩环节，帮助开发者更深入了解昇思
·2022-03-28 20:09

致AI开发者，昇思MindSpore发来“成长”邀请

撰文/张贺飞编辑/沈洁2020年，应届毕业的蒋倩成了一名算法工程师，因为工作的原因，蒋倩接触到了刚刚开源的昇思MindSpore。
Alter1230·2022-03-25 14:28

MindSpore Mac版本发布啦！

MindSpore是华为在2020年开源的深度学习框架，目标实现AI应用极简开发、高效运行（训练和推理）和全场景（端边云）部署。
iambowen·2022-03-18 22:54

深度学习框架 PyTorch vs MindSpore （一）： 二者的Tensor操作方法，以及与NumPy的转换

一、torch.Tensor1、torch.Tensor的基本用法torch.Tensor默认数据类型是float32torch.LongTensor默认数据类型是int64数据类型转换：int和float之间的转换可以通过t.int()和t.float()实现，默认转为int64和float32int之间、float之间的转换可以通过a=b.type()实现example:假设t为torch.f
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-03-12 07:45

昇思MindSpore全场景AI框架 1.6版本，更高的开发效率，更好地服务开发者

全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布，此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进，提升了开发效率，控制流性能提升并支持副作用训练，与此同时，昇思MindSpore全场景
·2022-03-11 11:06

昇思MindSpore全场景AI框架 1.6版本，更高的开发效率，更好地服务开发者

摘要：本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性。
华为云开发者社区·2022-03-09 11:00

参与中文API检视，做MindSpore贡献者

快提交Issue或PR，加入MindSpore贡献~参与中文API检视，做MindSpore贡献者奖品预览1.自选奖(30位)200元京东自营商品额度！
·2022-03-08 00:41

昇思MindSpore再突破：蛋白质结构预测训练推理全流程开源，助力生物医药发展

近日,昇思MindSpore与昌平实验室、北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)和化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组及鹏城实验室陈杰团队基于全场景AI框架昇思MindSpore实现AlphaFold2
·2022-03-04 22:35

社区面对面 | Jina + MindSpore，3 分钟搭建服装搜索系统

文章导读本期JinaAI社区面对面，我们有幸邀请到了华为昇腾开源生态总监黄之鹏，他将围绕MindSpore及Jina，带来精彩的分享。
Jina AI·2022-03-03 07:45

AI守望者(2021-03-29)

AI守望者为您推送今日科技资讯简报：1.比PyTorch、TensorFlow更快，MindSpore开源一周年升级巨量新特性机器之心发布机器之心编辑部大家好，在MindSpore开发团队和社区开发者共同努力下
烛之文·2022-02-21 18:51

[技术干货-算子使用] mindspore.scipy 入门使用指导

1.MindSpore框架的SciPy模块SciPy是基于NumPy实现的科学计算库，主要用于数学、物理学、生物学等科学以及工程学领域。诸如高阶迭代，线性代数求解等都会需要用到SicPy。
Zoloft先生·2022-02-17 10:00

成为第一没有捷径：AI新势力MindSpore成长秘籍 | 源创者说 专访开源专家胡晓曼

访谈者：马玮，SegmentFault思否技术编辑受访者：胡晓曼，华为MindSpore运营总监，LFAI&DATAOutreachCommitteeChair胡晓曼，华为昇思MindSpore运营专家
·2022-02-15 16:25

成为第一没有捷径：AI新势力MindSpore成长秘籍 | 源创者说 专访开源专家胡晓曼

访谈者：马玮，SegmentFault思否技术编辑受访者：胡晓曼，华为MindSpore运营总监，LFAI&DATAOutreachCommitteeChair胡晓曼，华为昇思MindSpore运营专家
·2022-02-11 15:29

【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧】深度神经网络

好久不见，甚是想念！小Mi最近一直在忙着消化深度学习的各种知识点，这不就马不停蹄地就给大家安排上啦！今天小Mi给大家介绍简单的深度学习网络（DeepNeuralNetworks，DNN），废话不多说，赶紧开始吧~感知机首先隆重介绍下神经网络的基础单元——感知机，整体过程就是对若干输入进行加权求和，再加上偏置值，最后通过激活函数得到神经元的输出:中间输出结果：最后通过某一种神经元激活函数，如：该模型
·2022-01-30 10:58

【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧！】正则化

嗨咯！anio~！空妮七挖！大家好久不见呀~今天小Mi继续给大家讲解正则化！目前深度模型在各种复杂的任务中固然表现十分优秀，但是其架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。向全局最小值的收敛过程较慢，容易掉入局部极小值的陷阱导致预测结果不好而产生测试数据过拟合等现象。因此深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它
·2022-01-30 10:58

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】支持向量机（下）

前两期小Mi带大家学习了支持向量机的优化问题、如何得到大间距分类器以及其背后的数学原理，今天小Mi最后一讲让我们快速果断地结束支持向量机的学习哈。小Mi废话不多说！4Kernel（一）之前小Mi曾经提过，如果遇到无法用直线进行分隔的分类问题时，可以适当采用高级数的多项式模型来解决：为了获得上图所示的判定边界，我们的模型可能是这样的形式。用一系列的新的特征来替换模型中的每一项。例如，令：得到。然而，
·2022-01-29 22:14

【小Mi的MindSpore学习之旅】python在手，excel不愁

办公中我们经常会处理很多复杂的excel、word、pdf等文件，大家有没有设想过用一个平台就可以同时处理这些东西呢？没错，小Mi又给大家挖掘了新的神技能，今天就显摆下如何用python处理excel表格（嘴硬党是不是可以承认python是最好的语言了吧，哈哈）！安装库首先，准备工作自然是需要安装一系列处理excel时需要用到的库啦，这里小Mi就偷个懒，有请网民友刘先僧闪亮登场（撒花），安装表格参
·2022-01-29 22:13

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】如何实现降维？

一周未见，，甚是想念！今天小Mi带大家学习如何降维，这是我们遇到的第二种类型的无监督学习问题！废话不多说，我们开始吧~1降维示例首先，什么是降维呢？这个问题应该最先搞清楚，由于数据集通常有许多特征，我们可以举一个简单的例子来分析：假设有未知两个的特征：长度，用厘米表示；是用英寸表示同一物体的长度。而特征和都是基本的长度度量，其实只需要有一个特征表示就可以了，因此我们可以将数据减少到一维。虽然可能是
·2022-01-29 22:13

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】聚类算法

一周未见，甚是想念！今天小Mi带大家学习聚类算法！也就是主流的监督学习算法我们已经学完了，本期我们开始接触无监督学习算法。废话不多说，跟着小Mi开始学习吧~1无监督学习什么是无监督学习呢？首先我们先回顾下非常熟悉的监督学习算法：通常典型的监督学习中会有一个带有标签的训练集，根据这个训练集可以拟合假设函数，从而找到能够区分正样本和负样本的决策边界。那么无监督学习大家从字面上是不是已经可以理解啦？顾名
·2022-01-29 22:13

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】异常检测（一）

一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomalydetection)！废话不多说，我们开始吧~1定义异常检测(Anomalydetection)这个算法很有意思：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又和一些监督学习问题很类似。什么是异常检测：通常飞机的引擎从生产线上流出时需要进行质量控制测试，作为依据会测试引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等
·2022-01-29 20:11

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】异常检测（二）

一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomalydetection)的多元部分！废话不多说，我们开始吧~7多元高斯分布今天学习的内容是异常检测算法的更进一步，涉及到多元高斯分布，它有一些优势，也有一些劣势，它能捕捉到之前的算法检测不出来的异常，首先我们来看一个例子。假设有上图这些没有标签的数据，以数据监控中心监控机为例，两个特征变量分别是：CPU的负载、内存使用量，右图上侧为特征变
·2022-01-29 20:10

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】推荐系统

一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习推荐系统(RecommenderSystems)！推荐系统是机器学习中一个很重要的应用，比如某易推荐的歌曲呀，某宝推荐的购物清单呀等等，既然应该这么广泛，那就废话不多说，我们开始吧~1定义推荐系统是个很有意思的问题，机器学习的学术会议上通常不太会关注推荐系统问题，但是在我们生活中却随处可见。同时对机器学习来说，特征是很重要的，选择的特征将对学习算法的性能有很
·2022-01-29 19:39

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】大规模机器学习

一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)！废话不多说，我们开始吧~1大规模数据集的必要性如果有一个低方差模型，增加数据集的规模可以帮助获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代都需要计算训练集的误差平方和，通常20次迭代就已经是非常大的计算量了。当然啦，从逻辑上来说，我们首
·2022-01-29 17:08

「MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧」图片文字识别

时间可过得真快，本周小Mi的更新便是我们机器学习系列的最后一期啦！说了那么多理论，总该来点案例对不对！废话不多说，让我们开始吧~定义那么什么是图片文字识别呢？其实对应的英文全称为PhotoOpticalCharacterRecognition，也可以翻译为图片光学字符识别。随着智能手机拍照功能的成熟，OCR技术注重的是如何让计算机读取图片中的文字信息，从而方便以后的自动查找，而不是从成千上万的照片
·2022-01-29 10:31

【小Mi的MindSpore学习之路】机器学习汇总，初冬隆重来袭！

小Mi机器学习系列的汇总网页终于千呼万唤出来啦！！！其实早在做这个系列的一开始，小Mi就曾设想做一个这样的东西，没想到转眼刚小半年，今天终于全部更新完毕！好开心，好激动，要飞起~~title.png1.介绍篇：机器学习就是对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就可以称这个计算机程序在从经验E学习。是不是有点难以理解？没关系，如果你想了解什么是机
·2022-01-29 10:21

「小Mi的MindSpore学习」python在手，word不愁

时隔好久，这不小Mi的python办公系列又更新啦！这次我们学习如何用python处理word文件！安装库说实话，库的安装其实相比excel来说真的就再简单不过啦，这次小Mi全程就只更新安装了一个库，代码如下：pipinstallpython-docx欧凯，那么这部分就已经完成啦！（是不是超简单）简单炫技这个时候小Mi很执拗，并不想走寻常路，只想用python编写一个word文件怎么办！小Mi告诉
·2022-01-29 10:41

「MindSpore：跟着小Mi一起深度学习吧」简单介绍

深度学习，听到这个词大家肯定一点都不陌生，没错，今天开始，小Mi带领大家进入全新的系列——跟着小Mi一起深度学习，让我们有态度地深度学习！概念区分那么有人就会问了，不是已经学过机器学习了吗？还需要学习深度学习干啥？其实在机器学习这块，小Mi只是简单给大家介绍了各种学习的算法，而深度学习算得上是机器学习的一个分支，我们现在呢就是准备把这个分支给它摘出来着重介绍给大家。总结来说，机器学习是一种实现人工
·2022-01-28 21:10

「MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！」介绍篇

最近小Mi发现一个问题！为什么某听歌软件给我推荐的绝大多数都是我的style？为什么某橙色购物软件给我推荐的也有不少就能直接给我种草？小Mi灵机一动，掏出手机开始求助百度大哥，经过一通搜索，才发现这就是如今非常火热的人工智能技术！不仅如此，人工智能技术原来已经真真切切地存在于我们生活中了，比如我们每天收到的广告邮件会被自动识别为垃圾邮件，手机的相册会可以通过不同人脸进行分组，还有我们现在常见的各种
·2022-01-28 21:08

小Mi的MindSpore学习：和电脑轻松对决

转眼间，小Mi带大家已经机器学习了两个月了，今天带大家一起放松放松，我们和电脑来几场简单的“决斗”！场景1：在没有丰富表情包的聊天时代，大家的表情是不是纯粹靠兔斯基和石头剪刀布来简单进行娱乐，要不今天安排下和计算机无聊来几局？逻辑分析：代码展示：importrandom#导入随机模块num=1lose_num=0win_num=0whilenum2:print('不能出大于2的值')else:da
·2022-01-28 21:07

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习】那些我们快要遗忘的线性代数知识点

一周未见，动力不减！小Mi又带着知识点和大家见面啦！（敲黑板~）上周小Mi带着大家简单地学习了机器学习的概念，还有其常见的两个大类，监督学习和无监督学习，这次小Mi决定跟大家一起复习下机器学习中常用的线性代数知识。话说矩阵、向量还记得不，逆和转置到底是什么玩意儿？你的大学老师是不是已经哭晕在厕所了？没关系，今天的知识点简单到小学生都会，跟着小Mi一起学习吧！1向量和矩阵1.1矩阵首先，上定义！矩阵
·2022-01-28 21:36

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习】单变量线性回归（一）

几天不见，动力不减！话说回来，我们要正式开始挑起大梁干大事了，前面一段时间，小Mi已经带大家初步了解了机器学习，复习了机器学习中需要用到的线性代数知识点，这次我们就要开始正式学习监督学习下的单变量线性回归（那么后面是不是还有多变量线性回归？Bingo！答对了！）啦。那就废话不多说，抓紧时间跟小Mi一起机器学习吧~1模型描述在介绍篇中，小Mi就已经给大家大致介绍过监督学习下的线性回归算法了，我们所参
·2022-01-28 20:34

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习】单变量线性回归（二）

小Mi学习，向上积极！在上一篇机器学习中，小Mi已经带大家认识了单变量线性回归的数学模型，以及对应代价函数的图形解释，小Mi也提及过，我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动地找出这些使代价函数J取最小值的参数，来，因此它来了它来了！今天小Mi在此基础上，继续带大家一起学习梯度下降算法。3梯度下降梯度下降法是一个用来求函数最小值的算法，同理其他函数最小化问题也可以用此解决，因此适用于一般所有函数。
·2022-01-28 20:02

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】多变量线性回归（一）

小Mi学习，向上积极！前两节小Mi带大家学习了单变量线性回归，还具体分析了自动求解最小代价函数参数的梯度下降法。这不有了单变量，是不是肯定有多变量？！今天小Mi跟大家一起讨论的就是一种更为有效，适合实际情况的形式-多变量线性回归~~1多维特征既然是多变量线性回归，那么肯定是存在多个变量或者多个特征的情况啦。就拿之前研究的线性回归来说，只有一个单一的特征变量即x表示房屋面积，我们希望用这个特征量来预
·2022-01-28 20:02
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