- Atlas 200I DK A2开发板运行ChatYuan-large对话机器人应用 Atlas 200I DK A2开发板运行ChatYuan-large对话机器人应用
- 本文给出Atlas800(鲲鹏920+昇腾910处理器)训练服务器硬件相关指南,包括三维视图、备件信息,HCCL常用方法以及网卡配置信息。 本文给出Atlas800(鲲鹏920+昇腾910处理器)训练服务器硬件相关指南,包括三维视图、备件信息,HCCL常用方法以及网卡配置信息。
- 基于新款开发者套件Atlas 200I DK A2的智能小车,采用人工智能的方法,对摄像头采集到实时影像进行推理,产生电机等运动机构的控制指令,在特定环境里,实现自动行驶、自动泊车、目标跟踪等功能。昇腾官方开源了“玩”小车的全部软、硬件资料,还准备了模拟环境,让还没有小车的小伙伴体验自动驾驶的乐趣。 基于新款开发者套件Atlas 200I DK A2的智能小车,采用人工智能的方法,对摄像头采集到实时影像进行推理,产生电机等运动机构的控制指令,在特定环境里,实现自动行驶、自动泊车、目标跟踪等功能。昇腾官方开源了“玩”小车的全部软、硬件资料,还准备了模拟环境,让还没有小车的小伙伴体验自动驾驶的乐趣。
- 2023年第1期CANN训练营Ascend C算子第二次课,主要讲述了流水线,任务间通信与同步,快速和标准两种算子开发模式,并讲述基于内核调用方式的快速开发流程的实例。 2023年第1期CANN训练营Ascend C算子第二次课,主要讲述了流水线,任务间通信与同步,快速和标准两种算子开发模式,并讲述基于内核调用方式的快速开发流程的实例。
- 这是2023年第1期CANN训练营,Ascend C算子课的第三次课。主要内容是掌握端到端的Ascend C算子开发流程。掌握Ascend C矢量算子动态shape输入的实现;掌握cpu模式下的算子调试技术;掌握UT和ST的测试编码方法;了解NPU模式下性能采集与分析。 这是2023年第1期CANN训练营,Ascend C算子课的第三次课。主要内容是掌握端到端的Ascend C算子开发流程。掌握Ascend C矢量算子动态shape输入的实现;掌握cpu模式下的算子调试技术;掌握UT和ST的测试编码方法;了解NPU模式下性能采集与分析。
- 2023年5月昇腾AI开发者峰会上,昇腾CANN首席架构师闫长江老师解密了全新的Ascend C算子编程体系。正好CANN训练营开设了Ascend C算子开发的课程,学习完成后再听大神的串讲,有种豁然开朗的感觉。 2023年5月昇腾AI开发者峰会上,昇腾CANN首席架构师闫长江老师解密了全新的Ascend C算子编程体系。正好CANN训练营开设了Ascend C算子开发的课程,学习完成后再听大神的串讲,有种豁然开朗的感觉。
- - 准备工作:1.注册华为云账号,获取AK/SAK,授权ModelArts,并申请华为云代金券 2.获取训练数据集,并进行数据预处理,比如离线制作成tfrecords(建议,可选) 3.将数据集(训练脚本)上传到OBS 4.安装PycharmIDE及ToolKit插件 5.对Tensorflow训练代码进行NPU的迁移&适配创建并提交训练任务 1.Pycharm打开训练工程代码,配置训练参数... - 准备工作:1.注册华为云账号,获取AK/SAK,授权ModelArts,并申请华为云代金券 2.获取训练数据集,并进行数据预处理,比如离线制作成tfrecords(建议,可选) 3.将数据集(训练脚本)上传到OBS 4.安装PycharmIDE及ToolKit插件 5.对Tensorflow训练代码进行NPU的迁移&适配创建并提交训练任务 1.Pycharm打开训练工程代码,配置训练参数...
- 1、下面哪个AI框架开发模型可以不用适配,直接在昇腾AI处理器上进行训练? A. PyTorch B. Caffe C. Mindspore D. TensorflowC2、使用Estimator进行脚本训练开发的一般步骤为(A) A. 数据预处理 --> 模型构建 --> 运行配置 --> 执行训练 B. 运行配置 --> 模型构建 --> 数据预处理 --> 执行训练 C. 模型构建 -... 1、下面哪个AI框架开发模型可以不用适配,直接在昇腾AI处理器上进行训练? A. PyTorch B. Caffe C. Mindspore D. TensorflowC2、使用Estimator进行脚本训练开发的一般步骤为(A) A. 数据预处理 --> 模型构建 --> 运行配置 --> 执行训练 B. 运行配置 --> 模型构建 --> 数据预处理 --> 执行训练 C. 模型构建 -...
- 1.具备编程经验本课程中的示例代码、练习涉及C&C++语言、Python语言的如下基础知识,建议您在学习本课程前先学习这部分内容 1.C&C++语言 a.变量、基本数据类型、指针、引用、const限定符等 b,字符串和数组 c.表达式,包括赋值运算、条件运算、逻辑运算等 d.条件语句,包括if条件语句、for循环、while循环等 e,函数,包括函数声明、return语句等 f. I/O标准... 1.具备编程经验本课程中的示例代码、练习涉及C&C++语言、Python语言的如下基础知识,建议您在学习本课程前先学习这部分内容 1.C&C++语言 a.变量、基本数据类型、指针、引用、const限定符等 b,字符串和数组 c.表达式,包括赋值运算、条件运算、逻辑运算等 d.条件语句,包括if条件语句、for循环、while循环等 e,函数,包括函数声明、return语句等 f. I/O标准...
- 一、昇腾AI全栈架构异腾AI全栈可以分成四个大部分: 1.应用使能层面,此层面通常包含用于部署模型的软硬件,例如API、SDK、部署平 台,模型库等等。 2.AI框架层面,此层面包含用于构建模型的训练框架,例如华为的MindSpore、 TensorFlow、Pytorch等。 3.异构计算架构,偏底层、偏通用的计算框架,用于针对上层AI框架的调用进行加速力求向上支持多种AI框架,并在硬件上... 一、昇腾AI全栈架构异腾AI全栈可以分成四个大部分: 1.应用使能层面,此层面通常包含用于部署模型的软硬件,例如API、SDK、部署平 台,模型库等等。 2.AI框架层面,此层面包含用于构建模型的训练框架,例如华为的MindSpore、 TensorFlow、Pytorch等。 3.异构计算架构,偏底层、偏通用的计算框架,用于针对上层AI框架的调用进行加速力求向上支持多种AI框架,并在硬件上...
- 应用开发深入讲解模型转换基础知识点当前昇腾AI处理器以及昇腾AI软件栈是没有办法直接拿比如Caffe,TensorFlow等开源框架网络模型来直接进行推理的,想要进行推理则需要做一步模型转换的步骤,将开源框架的网络模型转换成Davinci架构专用的模型。而此处模型转换的步骤就是通过本手册所要介绍的ATC工具完成的。昇腾张量编译器(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)是昇... 应用开发深入讲解模型转换基础知识点当前昇腾AI处理器以及昇腾AI软件栈是没有办法直接拿比如Caffe,TensorFlow等开源框架网络模型来直接进行推理的,想要进行推理则需要做一步模型转换的步骤,将开源框架的网络模型转换成Davinci架构专用的模型。而此处模型转换的步骤就是通过本手册所要介绍的ATC工具完成的。昇腾张量编译器(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)是昇...
- TensorFlow1.15LeNet网络模型迁移和训练本地跑将下载好的资源放到本地环境中运行可以跑通通过迁移工具进行迁移,迁移工具支持在Linux或Windows环境进行使用,使用步骤如下安装依赖pip3 install pandaspip3 install xlrd==1.2.0pip3 install openpyxlpip3 install tkintertablepip3 inst... TensorFlow1.15LeNet网络模型迁移和训练本地跑将下载好的资源放到本地环境中运行可以跑通通过迁移工具进行迁移,迁移工具支持在Linux或Windows环境进行使用,使用步骤如下安装依赖pip3 install pandaspip3 install xlrd==1.2.0pip3 install openpyxlpip3 install tkintertablepip3 inst...
- 课前准备在进行开发前需要具备C/C++、Python语言基础知识以及Linux命令行操作能力图片分类应用图片分类应用即按图片中内容所属类别来区分图片,主要过程就是将图片以模型支持的参数进行输入,经过模型得出分类结果。这里以已经训练好的开源模型Resnet50为例,该模型要求输入图片的编码格式为RGB、分辨率为224*224,在模型的输出中Top5置信度的类别标签及其对应置信度(置信度表示图片... 课前准备在进行开发前需要具备C/C++、Python语言基础知识以及Linux命令行操作能力图片分类应用图片分类应用即按图片中内容所属类别来区分图片,主要过程就是将图片以模型支持的参数进行输入,经过模型得出分类结果。这里以已经训练好的开源模型Resnet50为例,该模型要求输入图片的编码格式为RGB、分辨率为224*224,在模型的输出中Top5置信度的类别标签及其对应置信度(置信度表示图片...
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