- 2024-12-19【MindSpore】CPU——环境配置
【MindSpore】CPU——环境配置写在最前面一、Conda方式安装MindSporeCPU版本1.安装前准备2.(因为前一篇博客安装错了,所以我需要,一般不需要)删除之前的昇腾AI处理器版本的conda--mindspore_py393.创建并进入Conda虚拟环境4.安装MindSpore5.验证是否安装成功6.升级
- 2024-12-14转载:【AI系统】昇思MindSpore并行
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术,以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索,实现高效大模型训练。大模型的带来随着深度学习的发展,为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景,训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 2024-12-14转载:【AI系统】昇思MindSpore并行
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- 2024-12-14转载:【AI系统】昇思MindSpore并行
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术,以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索,实现高效大模型训练。大模型的带来随着深度学习的发展,为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景,训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 2024-12-12转载:【AI系统】昇思MindSpore并行
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术,以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索,实现高效大模型训练。大模型的带来随着深度学习的发展,为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景,训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 2024-12-12转载:【AI系统】昇思MindSpore并行
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术,以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索,实现高效大模型训练。大模型的带来随着深度学习的发展,为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景,训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 2024-12-03机器学习框架_底层实现
设计和实现了机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch、MindSpore等)编译器前端编译器前端:机器学习框架往往具有AI编译器来构建计算图,并将计算图转换为硬件可以执行的程序编译器后端和运行时:完成计算图的分析和优化后,机器学习框架进一步利用编译器后端和运行时实现针对
- 2024-12-03转载:【AI系统】昇思MindSpore并行
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术,以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索,实现高效大模型训练。大模型的带来随着深度学习的发展,为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景,训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 2024-12-11(免费送源码)计算机毕业设计原创定制:Java+ssm+MySQL 心理治愈平台
摘 要随着社会的飞速发展和信息时代的到来,我们所处的社会也在发生着前所未有的变化。这主要体现在人们的生活节奏不断加快,活动范围在不断拓展,人与人的交往越来越多,处理微妙复杂的人际关系为每个人所不可避免,各种各样的竞争强度也越来越巨大,人与人之间的收入、社会地位等差
- 2024-12-10PolarCTF-Web WP
1、坦诚相见比赛结束前最后十分钟想着抢个flag做的,但是怎么都没想出来,比赛结束之后有感而发写一下方法1:绕过,用分号隔开每个指令,因为屏蔽了flag所以用通配符绕过cd..;cd..;cd..;sudocatflg方法2:lscatno.php发现过滤内容rmno.php删除文件然后cd..;cd..;cd..;sud
- 2024-12-09Cipher007__斯坦福密码学__Attacks on OPT and stream ciphers
ReviewAttack1两次同样的密码本是不安全的eavesdropper窃听者通过两个密文的异或,可以得到明文的异或aciii码中冗余很多,很容易得到明文,比如大写和空格异或得到小写,那么异或后全是字母的大概率是空格PPTP点对点隧道协议,来回的通信也需要使用不同的密码本举了个WIFI的
- 2024-10-12昇思MindSpore进阶教程--模型推理总览
大家好,我是刘明,明志科技创始人,华为昇思MindSpore布道师。技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。努力为大家带来持续的技术分享,如果你也喜欢我的文章,就点个关注吧MindSpore可以基于训练好的模型,在不同的硬件平台上执行推理任务。Atlas200/300/500推理产品是面向
- 2024-10-10昇思MindSpore进阶教程--自动数据增强
大家好,我是刘明,明志科技创始人,华为昇思MindSpore布道师。技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。努力为大家带来持续的技术分享,如果你也喜欢我的文章,就点个关注吧正文开始MindSpore除了可以让用户自定义数据增强的使用,还提供了一种自动数据增强方式,可以基于特定
- 2024-09-24昇思MindSpore进阶教程-参数初始化
大家好,我是刘明,明志科技创始人,华为昇思MindSpore布道师。技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。努力为大家带来持续的技术分享,如果你也喜欢我的文章,就点个关注吧使用内置参数初始化MindSpore提供了多种网络参数初始化的方式,并在部分算子中封装了参数初始化的功
- 2024-08-25华为昇腾Atlas 200I DK A2安装MIndspore失败
该最新的镜像版本为预装了CANN的7.0R1版本的CANN在MIndspore官网进行了相对应的CANN和MIndspore的版本相关匹配从图中可以看出来7.0仅仅支持Ascend的910而我们的Atlas200IDKA2处理器为Ascend310因此7.0的CANN明显不符合我们的型号于是我决定选择进行降低CANN的版本进
- 2024-08-02mindspore框架实现ckpt模型导出ONNX格式
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
- 2024-08-01昇思MindSpore 应用学习-基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
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
- 2024-07-23昇思25天学习打卡营第20天|K近邻算法实现红酒聚类
K近邻算法实现红酒聚类实验目的K近邻算法原理介绍分类问题回归问题距离的定义实验环境数据处理数据准备数据读取与处理模型构建--计算距离模型预测实验小结本实验主要介绍使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。实验目的了解KNN的基本概念;了解如何使用Mind
- 2024-07-18华为MindSpore入门
总体介绍MindSpore是华为开发的全场景AI计算框架,旨在提供高效、灵活、安全的深度学习平台,适用于端、边、云等多种场景。作为一个开源项目,MindSpore支持多种硬件平台,提供简洁易用的API,使开发者能够快速构建、训练和部署深度学习模型。主要特点:全场景支持:适用于端、边、
- 2024-07-16基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
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
- 2024-07-15《昇思25天学习打卡营第06天|qingyun201003》
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
- 2024-07-14《昇思25天学习打卡营第3天|初学教程/张量 Tensor》
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