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

技术背景在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式。测试思路MindSpore使用的CUDA算子规范化接口形式为：extern"C"intCustomOps(intn

技术背景我们在Linux系统下使用一些深度学习框架（如MindSpore）运行脚本的时候，经常会用一些打印输出来判断当前执行的步骤，或者是使用打印输出来定位算法问题。但是在Linux系统下程序输出其实被分成了正确输出和错误输出，如果只是在屏幕上打印的话，会将两种输出同时打印出来。但是如果

由于华为官方的mindspore网站的设计比较反人性话，操作起来十分的复杂，因此如果想要在华为的官方网站上查找这个华为的官方大模型还是比较困难的，为此直接给出链接地址。PS.要注意，华为的AI官方网站经常性的进行修改，所以这个链接只能保证一段时间内可以使用，如果未来网站升级修改，就可能

由于华为官方的mindspore网站的设计比较反人性话，操作起来十分的复杂，因此如果想要在华为的官方网站上查找这个华为的官方大模型还是比较困难的，为此直接给出链接地址。PS.要注意，华为的AI官方网站经常性的进行修改，所以这个链接只能保证一段时间内可以使用，如果未来网站升级修改，就

 场景介绍MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。本文介绍使用MindSpore Lite推理引擎进行模型推理的通用开发流程。基本概念在进行开发前，请先了解以下概念。张量：它

点击以下链接收听本期“大咖访谈”播客，与大咖面对面：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episodes/653f236d21aad9875428c3f2++刘天栋++：访谈主持，开源雨林社区顾问、开源社联合创始人、ASFmember++于璠++：访谈嘉宾，昇思MindSpore技术总经理，AIforScience实验室主任:::hljs-cen

本文分享自华为云社区《基于MindSpore的ChatGLM微调》，作者：JeffDing。基于MindSpore的ChatGLM微调克隆HuggingFace模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b准备环境安装Transformerpipinsta

MindSpore框架学习研一时候的笔记手写数字Mnist识别把大象放进冰箱共需要3步：第一步:打开冰箱门;第二步:把大象装进去;第三步:关好冰箱门。将一个复杂的任务分解成一个个步骤，按照步骤一点点去实现就可以了。手写数字Mnist识别的任务也是一样，将该任务分解成以下一个个步骤

本文分享自华为云社区《DTSETechTalk｜第35期：解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践》，作者华为云社区精选。昇思MindSpore是新一代覆盖端边云全场景的开源AI框架，旨在开创全新的AI编程范式，降低开发者门槛，为开发者打造开发友好、运行高效、部署灵活的AI框架，推动人

AI模型本质是“参数估计”（Learningisparameterestimation梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸的产生原因源于神经网络的串联式结构和反向传播优化方法。源于反向传播中梯度的累乘影响，从而导致了浅层网络的参数发生了变化微弱或者震荡较大的问题解决方案一个是从神经

上一期讲解了网络构建与训练类报错之算子执行错误该如何定位解决，相信如输入异常、算子实现错误之类算子执行问题已经难不倒大家了。那么本期我们看看网络构建与训练类报错常见的最后一个问题分类，即资源不足方面的报错，如遇到资源不足方面的报错，如 Out Of Memory、memory isn’t

上一期讲解了由于输入参数不符合要求、算子功能不支持等算子编译错误问题该如何定位解决，那么在算子执行的时候也会遇到很多报错，比如输入数据异常、算子实现错误、功能限制、资源限制等问题，遇到这类情形我们正常可以采用类比的分析方法，本期以mindspore.ops.ResizeBicubic算子内部数