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- 本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地 Jupyter Notebook 的 MNIST 手写数据识别；二是基于华为云服务器的 CIFAR-10 图像分类，对开源框架 MindSpore 进行介绍。 本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地 Jupyter Notebook 的 MNIST 手写数据识别；二是基于华为云服务器的 CIFAR-10 图像分类，对开源框架 MindSpore 进行介绍。
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- ModelArts是华为云推出的一站式AI开发平台，提供了完整的AI全流程开发支持，从数据集的创建，到模型训练，再到最终部署，成模块化，体系化，非常适合小白使用，而且提供了丰富的预置算法，AI市场也发布了很多目前主流的算法和训练好的模型，这其中不仅有官方发布的，也有第三方发布的，如同一个自由的市场。最近，基于ModelArts与Atlas 200 DK 做了端云协同尝试，分享一下过程。 ModelArts是华为云推出的一站式AI开发平台，提供了完整的AI全流程开发支持，从数据集的创建，到模型训练，再到最终部署，成模块化，体系化，非常适合小白使用，而且提供了丰富的预置算法，AI市场也发布了很多目前主流的算法和训练好的模型，这其中不仅有官方发布的，也有第三方发布的，如同一个自由的市场。最近，基于ModelArts与Atlas 200 DK 做了端云协同尝试，分享一下过程。
- 今天接着说说模型训练的部分，这部分比较简单，在ModelArts上官方提供了算法和强大的算力，这极大简化了AI开发中最为复杂的模型训练部分。这里要说明的是，这个算法提供了预置算法的版本（1种，GPU训练）和AI市场的版本（两种，GPU和Ascend 910训练），共计三种，本质无区别，对后续部署无影响，这个可以自行选择。如果你想用GPU，可以选择GPU版本，官方也提供了Ascend 910训练的版 今天接着说说模型训练的部分，这部分比较简单，在ModelArts上官方提供了算法和强大的算力，这极大简化了AI开发中最为复杂的模型训练部分。这里要说明的是，这个算法提供了预置算法的版本（1种，GPU训练）和AI市场的版本（两种，GPU和Ascend 910训练），共计三种，本质无区别，对后续部署无影响，这个可以自行选择。如果你想用GPU，可以选择GPU版本，官方也提供了Ascend 910训练的版
- 案例目标基于c++的人脸识别项目，实现检测到注册的人脸后，自动发送通知邮件，以QQ邮箱为例。 案例目标基于c++的人脸识别项目，实现检测到注册的人脸后，自动发送通知邮件，以QQ邮箱为例。
- 之前的课，我们分享了Atlas性能调优之瓶颈分析、流程编排以及编解码的内容，今天，我们将为大家带来Atlas性能调优之内存管理的分享！相对于其他编程语言，C/C++在内存的管理上更为灵活，这给程序带来了更高的性能，但用户需要自己管理内存，比较容易掉入各种陷阱中。本文将介绍下在开发AI应用的时候，如何进行安全高效的内存管理。Atlas 200 DK上是昇腾310处理器做主控，程序直接运行在处理... 之前的课，我们分享了Atlas性能调优之瓶颈分析、流程编排以及编解码的内容，今天，我们将为大家带来Atlas性能调优之内存管理的分享！相对于其他编程语言，C/C++在内存的管理上更为灵活，这给程序带来了更高的性能，但用户需要自己管理内存，比较容易掉入各种陷阱中。本文将介绍下在开发AI应用的时候，如何进行安全高效的内存管理。Atlas 200 DK上是昇腾310处理器做主控，程序直接运行在处理...
- 今天的主角就是YOLOv3的升级版，时隔两年的一次重磅升级，速度更快，准确率更好，实现了双提升，而且使用了很多训练的trick，也加入了目前新的方法。学习总是要与时俱进嘛，今天来分享一下在ModelArts上跑通YOLOv4的过程，同时附上完成项目，包括预训练模型和测试图片，轻松让你实现YOLOv4。 今天的主角就是YOLOv3的升级版，时隔两年的一次重磅升级，速度更快，准确率更好，实现了双提升，而且使用了很多训练的trick，也加入了目前新的方法。学习总是要与时俱进嘛，今天来分享一下在ModelArts上跑通YOLOv4的过程，同时附上完成项目，包括预训练模型和测试图片，轻松让你实现YOLOv4。
- 很多时候，基于各种需要，我们希望能在Atlas平台上开发自己想要的项目，虽然官方给出了很多例程项目，但很多时候并不是我们想要的效果，可能需要更换输入方法，比如官方例程给的是摄像头输入，我们希望是本地视频输入等等问题，这个时候就需要自己去开发实现了，不过，做好是基于官方项目例程去实现，尽量不要从零开始，自己去开发，因为例程是经过专业工程师调试的。这里基于分类项目修改实现黑白图像上色。 很多时候，基于各种需要，我们希望能在Atlas平台上开发自己想要的项目，虽然官方给出了很多例程项目，但很多时候并不是我们想要的效果，可能需要更换输入方法，比如官方例程给的是摄像头输入，我们希望是本地视频输入等等问题，这个时候就需要自己去开发实现了，不过，做好是基于官方项目例程去实现，尽量不要从零开始，自己去开发，因为例程是经过专业工程师调试的。这里基于分类项目修改实现黑白图像上色。
- 在实际应用中，输入的数据可能并不符合模型输入的要求，这时需要做预处理以满足模型输入要求。同时，对推理结果解析后，可能要做一些标价的后处理，比如对于目标检测，需要绘制方框。这里来说说常用的调用OpenCV库的方法。 在实际应用中，输入的数据可能并不符合模型输入的要求，这时需要做预处理以满足模型输入要求。同时，对推理结果解析后，可能要做一些标价的后处理，比如对于目标检测，需要绘制方框。这里来说说常用的调用OpenCV库的方法。
- 很多时候，我们需要将图像后处理的结果保存下来，这里选择为保存成图片，以当前日期来命名，我的Atlas 200 DK系统时间不太对，不过不影响。 很多时候，我们需要将图像后处理的结果保存下来，这里选择为保存成图片，以当前日期来命名，我的Atlas 200 DK系统时间不太对，不过不影响。
- 多线程，这个名词大家应该比较熟悉。比如说在我们电脑的处理器一般是xxx核xxx线程，比如我的电脑的处理器是Intel Core i7-9750H，是6核12线程处理器，一般情况下，一个核同时只能有一个任务执行。多核时才可以支持多个线程同时执行。但通过采用超线程技术，Intel Core i7-9750H实现了增加一倍的线程，即达到了12个线程，使得对于多任务处理能够更好的运行。 多线程，这个名词大家应该比较熟悉。比如说在我们电脑的处理器一般是xxx核xxx线程，比如我的电脑的处理器是Intel Core i7-9750H，是6核12线程处理器，一般情况下，一个核同时只能有一个任务执行。多核时才可以支持多个线程同时执行。但通过采用超线程技术，Intel Core i7-9750H实现了增加一倍的线程，即达到了12个线程，使得对于多任务处理能够更好的运行。
- 在Atlas 200 DK上开发，关键部分是模型的转换和对推理结果的后处理，做好了这两步，开发就成功了一大半，剩下的基本就是优化设计了。而模型转换后在Atlas 200 DK上需要自己创建模型推理引擎，完成数据的输入和推理结果的输出及解析。在这里，以行人检测的Demo为例，说一下自己对推理引擎创建的了解。如有不对的地方，还请在下面留言，批评指正。 在Atlas 200 DK上开发，关键部分是模型的转换和对推理结果的后处理，做好了这两步，开发就成功了一大半，剩下的基本就是优化设计了。而模型转换后在Atlas 200 DK上需要自己创建模型推理引擎，完成数据的输入和推理结果的输出及解析。在这里，以行人检测的Demo为例，说一下自己对推理引擎创建的了解。如有不对的地方，还请在下面留言，批评指正。
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