MindSpore算子支持类 Q:在使用Conv2D进行卷积定义的时候使用到了group的参数,group的值不是只需要保证可以被输入输出的维度整除即可了吗?group参数的传递方式是怎样的呢? A:Conv2D算子是有这个约束条件的:当group大于1 时,其值必须要与输入输出的通道数相等.不要使用ops.Conv2D,这个算子目前不支持group>1.目前MindSpore只有nn.Conv2D接口支持组卷积,但是有group要与输入输出的通道数相等的约束. Conv2D算子的 def __

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. 简介 算子的调用是构建模型的基础,准确的找到能满足需求的算子并能正确的使用,可以有事半功倍的效果.本次就分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法给大家. 图中是简单的归纳了算子使用的这几个步骤,本文的内容主要是根据图中的步骤再进行解析说明. 分析使用需求 首先了解下什么是算子,通俗的说对一个函数进行

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. 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AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时

摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

摘要:MindSpore很多新特性与大家见面了,无论是在效率提升.易用性,还是创新方面,都是干货满满. 最近,AI计算框架是业界的热点,各大厂商纷纷投身AI框架的自研发,究其原因:AI框架在整个人工智能方案里,就像计算机的OS一样,得AI框架者得天下,得什么呢? 生态! 下面我们来介绍下MindSpore开源一周年后,有哪些牛B的特性发布.(MindSpore已集成到华为云全流程AI开发平台ModelArts里,开发者可以非常方便的在华为云ModelArts里体验MindSpore新特性). 1

MindSpore:自动微分 作为一款「全场景 AI 框架」,MindSpore 是人工智能解决方案的重要组成部分,与 TensorFlow.PyTorch.PaddlePaddle 等流行深度学习框架对标,旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛,让人工智能无处不在. MindSpore 是一款支持端.边.云独立/协同的统一训练和推理框架.希望通过这款完整的软件堆栈,实现一次性算子开发.一致的开发和调试体验,以此帮助开发者实现一次开发,应用在所有设备上平滑迁移的能力. 原生支持 AI 芯片,全场景一

摘要:CANN作为昇腾AI处理器的发动机,支持业界多种主流的AI框架,包括MindSpore.TensorFlow.Pytorch.Caffe等,并提供1200多个基础算子. 2021年7月8日,第四届世界人工智能大会在上海召开.华为轮值董事长胡厚崑在开幕式发表演讲,其中提到:华为推出了异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks),CANN作为昇腾AI处理器的发动机,支持业界多种主流的AI框架,包括MindSpore.TensorFlo

摘要:本文以Diagonal算子为例,介绍并详细讲解如何利用迭代器对n维Tensor进行基于位置坐标的大批量数据读取工作. 本文分享自华为云社区<CANN算子:利用迭代器高效实现Tensor数据切割分块处理>,作者: CatherineWang . 任务场景及目标 在CANN aicpu算子开发实现中,经常需要对n维Tensor进行切片(slice).切块(dice).转置(transpose).交换指定维度数据(shuffle)等操作.上述操作实质上是按照指定规律依次进行数据读取,并将读取到

摘要:想了解深度学习却又无从下手,不如从手写数字识别模型训练开始吧! 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛.语音识别.自动机器翻译.即时视觉翻译.刷脸支付.人脸考勤--不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利.即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测.遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲和力十足的一面,让没有基础的小白也能轻松上手,感受深度学习的魅力,接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此. 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视觉

[摘要] 全栈全场景AI能力爆发! [上海,2019年8月29日] 凭借领先的全栈全场景AI能力华为入选国家新一代人工智能开放创新平台 8月29日,科技部在2019世界人工智能大会宣布,将依托华为建设基础软硬件国家新一代人工智能开放创新平台,面向各行业.初创公司.高校和科研机构等的AI应用与研究,以云服务和产品软硬件组合的方式,提供全流程.普惠的基础平台类服务. 人工智能的发展,将深刻改变各行各业.数据显示,未来十年,AI的主场在行业,到2025年,全球AI市场空间将达到3800亿美元,其中90

TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.本文为全球电子商务部署NMT服务. 目前,将Transformer用作NMT系统的主要骨干,对基于经典RNN / LSTM模型的同等(甚至更高)精度进行高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍

达芬奇架构NPU 达芬奇架构的核心优势是什么?如何更好地赋能麒麟990? 达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力.高能效.灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础.具体来说,达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的AI算力,每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作,相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升. 3D Cube 同时,为了提升AI计算的完备性和不同场景的计算效率,达芬奇架构还集成了向量.标量.硬件加速器等

3D Cube计算引擎加速运算 华为达芬奇架构的AI芯片Ascend910,同时与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore. 为什么要做达芬奇架构? AI将作为一项通用技术极大地提高生产力,改变每个组织和每个行业.为了实现AI在多平台多场景之间的协同,华为设计达芬奇计算架构,在不同体积和功耗条件下提供强劲的AI算力. 初见:达芬奇架构的核心优势 达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力.高能效.灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础.具体来说,达芬奇架构采用

2021年是很值得纪念的一年,从上半年开始跟随导师编写有关华为昇腾软件栈CANN的教材,一年的时间反复迭代 终于快要出版了. 这一系列博客可以视作我从编者的角度,重新梳理的全书思路.明年入职商汤之后要做国产化相关的工作,还是要跟华为昇腾打交道,把脑中的知识记录下来以备将来使用. 打开昇腾的官网,就能看到这张昇腾AI的全景图.华为的大战略始终做得很好,真正意义上的全链路自主可控. 自底向上的看,共包括以下六个部分: 硬件层:最底层是华为开发的昇腾AI处理器,训练芯片Ascend 910和推理芯片A

全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路.本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用.主要内容有: 1. 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等.这一方面侧重于编译前端,我们开发了一种嵌入引擎的脚本语言cava,解决了用户扩展引擎功能的一些痛点,包括插件的开发测试效率,兼容性,引擎版本升级效率等. 2. 通过codegen技术优化全图化引擎性能,由于全图化引擎是基于tensor

华为MDC自动驾驶 智能驾驶汽车中,包含四个核心子系统:传感器.计算平台.执行器与应用算法,华为MDC( Mobile Data Center: 移动数据中心)定位为智能驾驶的计算平台.此平台集成了华为在ICT领域30多年的硏发与生产制造经验,搭载智能驾驶操作系统AOS.VOS及MDC Core,兼容AUTOSAR,支持L2+~L5平滑演进, 结合配套的完善工貝链,客户或生态合作伙伴可灵活快速的开发岀针对不同应用场景的智能驾驶应用. 华为MDC平台致力于通过底层技术与架构创新,坚持"平台+生态&

Python 扩展 Op 注意 :本文涉及的 Python Kernel 仅在 gcc 4.8.5 编译环境下充分测试,进一步的完善计划见 Issue 3951. 背景介绍 OneFlow 将各种对于数据的处理都抽象成了算子(operator),简称 op. op 是作用在输入 tensor 上的操作,并将操作的结果写到输出 tensor 上.OneFlow 内部已经提供了比较完备的 op 算子,可以在 ops 目录下找到. 当 OneFlow 已有的 Python 算子及其组合无法满足构建神经

AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架,是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品,已经在农业.医疗.林业.科研.服务等领域成功应用.无论是已入职场的深度学习从业者.爱好者,亦或是在校学生,百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中贡献代码,与实时分享项目的成功应用和的奇思妙想.贡献的代码可以是模型.框架的算子.框架新增功能或者飞桨平台优化建议等.一旦贡献的代码被飞桨接受,将有机会让更多的深度学习用户受益.同时,为了促进深度学习快速发展和应用,飞桨会定期组

计图(Jittor) 1.1版本:新增骨干网络.JIT功能升级.支持多卡训练 深度学习框架-计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了.主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度. JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度. 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的训练程序可以直接无缝部署到多卡甚至多机上. 此外,Jittor还新增支持了大量神经网络算子,

摘要:这次是将AnimeGAN部署到Ascend 310,从而实现对自己想要图片的一键转换为我们想看到的卡通风格. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营]CANN训练营_昇腾AI趣味应用实现AI趣味应用(上)随笔>,作者: Tianyi_Li. 前言 你喜欢动画片,或者说卡通,动漫吗? 我是挺喜欢的. 绚丽多彩的卡通世界从来没有缺失过吸引力.手冢治虫画笔下,那个可以上天入地的阿童木,在与邪恶世界的斗争中教会了我们勇敢与正义.漫画工匠宫崎骏用清新的水彩勾勒出自然的乡村景观,不染一丝现实的尘土.

摘要:MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台,该IDE上功能很多,涵盖面广,可以进行包括网络模型训练.移植.应用开发.推理运行及自定义算子开发等多种任务. 本文分享自华为云社区<使用MindStudio进行Pytorch离线推理全流程>,作者:yd_281378454. 1 MindStudio环境搭建 本次实验在MindStudio上进行,请先按照教程配置环境,安装MindStudio. MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的A