参考(推荐): https://mathpretty.com/12065.html

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 __

Tensor 自从张量(Tensor)计算这个概念出现后,神经网络的算法就可以看作是一系列的张量计算.所谓的张量,它原本是个数学概念,表示各种向量或者数值之间的关系.PyTorch的张量(torch.Tensor)表示的是N维矩阵与一维数组的关系. torch.Tensor的使用方法和numpy很相似(https://pytorch.org/...tensor-tutorial-py),两者唯一的区别在于torch.Tensor可以使用GPU来计算,这就比用CPU的numpy要快很多. 张量计算

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

MindSpore特性支持类 Q:请问MindSpore支持梯度截断吗? A:支持,可以参考梯度截断的定义和使用. Q:如何在训练神经网络过程中对计算损失的超参数进行改变? A:暂时还未有这样的功能.目前只能通过训练–>重新定义优化器–>训练,这样的过程寻找较优的超参数. Q:第一次看到有专门的数据处理框架,能介绍下么? A:MindData提供数据处理异构硬件加速功能,高并发数据处理pipeline同时支持NPU/GPU/CPU,CPU占用降低30%,点击查询优化数据处理. Q:MindSp

dapper除了支持基础的CURD.存储过程以外,还支持操作函数和事物. dapper操作函数的代码如下: using Dapper; using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Linq; using System.Text; using System.Threadi

今天,我们将着眼于五个用于序列的聚合运算.很多时候当我们在对序列进行操作时,我们想要做基于这些序列执行某种汇总然后,计算结果. Enumerable 静态类的LINQ扩展方法可以做到这一点 .就像之前大多数的LINQ扩展方法一样,这些是基于IEnumerable <TSource>序列的操作. SUM() - 计算整个序列的总和 它有两种形式: SUM( ) 计算整个序列的总值. 源类型必须是以下类型之一: int,long,double,decimal,single 或这些类型的可空变种(i

最近两年,Django的版本号提升得特别快,2.0还没有多久,很快就要到3.0了. 让我们先看看官方的路线图和时间表: 版本号 发布日期 停止更新日期 停止维护日期 3.0 2019-12 2020-08 2021-04 3.1 2020-08 2021-04 2021-12 3.2 LTS 2021-04 2021-12 2024-04 可以看到2019年12月即将发布3.0,2022年升级为4.0,但我们感觉2.2还在昨天. 这给广大的使用者和学习者带来了一定的学习压力和升级成本,但同时也代

AI算子列表 概述 目前只有部分算子可在一个库中同时运行在MLU220和MLU270平台.也就是用户使用 ./build_cnplugin.sh --mlu270 命令编译生成的 libcnplugin.so 文件可同时在MLU220和MLU270上运行,其余算子只能在MLU270上运行.支持MLU220和MLU270平台的算子列表如下: Faster Rcnn Detection Output Roi Pool Proposal Yolov3 Detection Output Yolov2 D

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

每天,开发人员和组织都在使用 Hugging Face 平台上托管的模型,将想法变成概念验证(proof-of-concept)的 demo,再将 demo 变成生产级的应用. Transformer 模型已成为广泛的机器学习(ML)应用的流行模型结构,包括自然语言处理.计算机视觉.语音等: 扩散模型(Diffusers)也已成为 text-to-image.image-to-image 类生成模型的流行模型结构: 其他模型结构在其他任务中也很受欢迎,而我们在 Hugging Face Hub

TF的核心是围绕Graph展开的,简而言之,就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程.所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程.计算流图.梯度计算.控制流的概念. 张量(Tensor) 名字就是TensorFlow,直观来看,就是张量的流动.张量(tensor),即任意维度的数据,一维.二维.三维.四维等数据统称为张量.而张量的流动则是指保持计算节点不变,让数据进行流动.这样的设计是针对连接式的机器学习算法.连接式的机器学习算法可以把算法表达成一张图,张量从图中从前到后走一遍

转自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/51645396 本片博文是参考文献[1]的阅读笔记,特此声明 TensorFlow,以下简称TF,是Google去年发布的机器学习平台,发布以后由于其速度快,扩展性好,推广速度还是蛮快的.江湖上流传着Google的大战略,Android占领了移动端,TF占领神经网络提供AI服务,未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代,而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试. TF的

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模

认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清 二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go     正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te

日前,阿里巴巴正式对外发布了分布式科学计算引擎 Mars 的开源代码地址,开发者们可以在pypi上自主下载安装,或在Github上获取源代码并参与开发. 此前,早在2018年9月的杭州云栖大会上,阿里巴巴就公布了这项开源计划.Mars 突破了现有大数据计算引擎的关系代数为主的计算模型,将分布式技术引入科学计算/数值计算领域,极大地扩展了科学计算的计算规模和效率.目前已应用于阿里巴巴及其云上客户的业务和生产场景.本文将为大家详细介绍Mars的设计初衷和技术架构. 概述 科学计算即数值计算,是指应用

一.介绍 OpenCV(开源计算机视觉库:http://opencv.org)是英特尔开源的一个跨平台计算机视觉的BSD许可库,包含数百种计算机视觉算法.OpenCV由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立,第一版于2000年问世.Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky,一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队.2005年,OpenCV用于Stanley,该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军.后来,在Willow Garage的支持下,由Gary Brad

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

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O

AI框架精要:设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想,可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程,以便于在实际业务需求中,更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发. 从编程范式上说,飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程,通俗地讲就是,静态图和动态图.其实飞桨paddle本没有图的概念,在飞桨paddle设计上,把一个神经网络定义成一段类似程序的描述,就是在用户写程序的过程中,就定义了模型表达及计算.在静态图的控制流实现方面,飞桨paddle借助

MindSpore应用目标 以下将展示MindSpore近一年的高阶计划,会根据用户的反馈诉求,持续调整计划的优先级. 总体而言,会努力在以下几个方面不断改进. 1. 提供更多的预置模型支持. 2. 持续补齐API和算子库,改善易用性和编程体验. 3. 提供华为昇腾AI处理器的全面支持,并不断优化性能及软件架构. 4. 完善可视化.调试调优.安全相关工具. 预置模型 · CV:目标检测.GAN.图像分割.姿态识别等场景经典模型. · NLP:RNN.Transformer类型神经网络,拓展基于B