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mindspore框架保存及加载模型详细流程：昇思-保存及加载模型关键步骤关键代码frommindsporeimportexport,load_checkpoint,load_param_into_netfrommindsporeimportTensorimportnumpyasnpfromMobileNet2GarbageCls.MobileNetv2import*#有了Check

基于MindSpore实现BERT对话情绪识别模型简介BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言

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本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十四天】基于MindSpore实现BERT对话情绪识别》，作者：JeffDing。模型简介BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型

日期心得什么是函数式自动微分，在日常的模型训练中，涉及到复杂的数学公式如何转换为机械语言，通过本次的学习，使我了解到了如何去做梯度计算，通过梯度计算，设计损失函数，有一步步优化代码。昇思MindSpore基础入门学习函数式自动微分(AI代码解析)函数式自动微分神经网络的

文章目录张量Tensor内积（InnerProduct）外积（OuterProduct）线性映射（LinearMapping）笛卡儿积（CartesianProduct）创建张量张量的属性张量索引张量运算Tensor与NumPy转换稀疏张量CSRTensorCOOTensor张量Tensor张量（Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之

这节课主要学习使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。目标是了解KNN的基本概念以及如何使用MindSpore进行KNN实验。1.K近邻算法原理介绍1.1K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,196

基本介绍    今日要学习的是使用KNN算法进行红酒分类，实践是基于MindSpore平台的，采用模式识别著名的数据集之一，WineDataSet数据集。今日所学习的并不难，KNN是一个很成熟的算法了，网上教程很多，使用MindSpore的API可以很快速的搭建出KNN算法，而且数据集无需做额外的处理，简

目录导入Python库和模块创建神经网络模型保存和加载模型权重保存和加载MindIR导入Python库和模块        上一章节着重阐述了怎样对超参数予以调整，以及如何开展网络模型的训练工作。在网络模型训练的整个进程当中，事实上我们满怀期望能够留存中间阶段以及最

IT专业入门，高考假期预习指南七月来临，各省高考分数已揭榜完成。而高考的完结并不意味着学习的结束，而是新旅程的开始。对于有志于踏入IT领域的高考少年们，这个假期是开启探索IT世界的绝佳时机。作为该领域的前行者和经验前辈，你是否愿意为准新生们提供一份全面的学习路线图呢？快来

学习内容:MindSpore提供不同种类的数据变换通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指

在深度学习的世界中，构建和训练神经网络模型是核心任务之一。MindSpore作为一款开源的深度学习框架，提供了丰富的API和工具，使得构建神经网络模型变得更加简洁和高效。在这篇博客中，我们将以Mnist数据集分类为例，逐步讲解如何使用MindSpore定义模型、构建网络层并进行预测。通过

在深度学习的世界里，数据是模型训练的根基。高质量的数据输入不仅能提升模型的性能，还能加速训练过程。MindSpore提供了一个强大的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理。本文将详细介绍如何使用MindSpore加载和处理数据集，并通过具体的示例

03张量Tensor-理解MindSpore中的张量(Tensor)操作在深度学习领域，张量（Tensor）是最基本的数据结构之一。它不仅可以表示标量、向量和矩阵，还可以表示更高维度的数据。张量在神经网络的构建和训练中扮演着至关重要的角色。在MindSpore中，张量是网络运算的基本单位。本篇博客将详

张量Tensor张量（Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在

技术背景笔者尝试过不少编程环境搭建的方案，例如常见的Ubuntu、Deepin、CentOS，也用过很多人力荐的Manjaro，这些发行版在需要办公的条件下，一般都需要结合Windows双系统使用。MacOS更适用于本地环境搭建，但是能兼容的显卡型号还是比较有限的。经过一些测试，其实我认为Win11+WSL2+Docker

本文分享自华为云社区《MindSporeA2C强化学习》，作者：irrational。AdvantageActor-Critic(A2C)算法是一个强化学习算法，它结合了策略梯度（Actor）和价值函数（Critic）的方法。A2C算法在许多强化学习任务中表现优越，因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差，同时直接优化策略。A2C算

前言学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas200IDKA2，并打通一个训练到推理的全流程思路。在本篇章，首先我们开始进入训练阶段！训练阶段A.环境搭建MindSpore华为云模型训练Step1创建OBS并行文件登录华为云->控制台->左侧导航栏选择“对象存储服务OBS”

第六届·2024MindSpore量子计算黑客松火热进行中。本次大赛由量子信息网络产业联盟主办，昇思MindSporeQuantum社区承办，多所高校和单位联合举办。开发者将全面体验全新一代通用量子计算框架MindSporeQuantum。热身赛为量子计算基础学习和编程演练。完成热身赛的前100名选手将有

技术背景在MindSpore深度学习框架中，我们可以向construct函数传输必备参数或者关键字参数，这跟普通的Python函数没有什么区别。但是对于MindSpore中的自定义反向传播bprop函数，因为标准化格式决定了最后的两位函数输入必须是必备参数out和dout用于接收函数值和导数值。那么对于一个

技术背景基于链式法则的自动微分技术，是大多数深度学习框架中所支持的核心功能，旨在更加快速的进行梯度计算，并且可以绕开符号微分的表达式爆炸问题和手动微分的困难推导问题。本文主要基于MindSpore框架，记录一下几种自动微分的使用技巧。MindSpore版本信息：Name:mindsporeVersion

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