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- 仔细想想,我使用过的昇腾AI处理器涵盖了训练和推理,也算是比较全面了。就我个人来说,希望更接近于实际应用场景,靠近用户,因而倾向于做应用开发,即将AI算法做成产品化应用。 仔细想想,我使用过的昇腾AI处理器涵盖了训练和推理,也算是比较全面了。就我个人来说,希望更接近于实际应用场景,靠近用户,因而倾向于做应用开发,即将AI算法做成产品化应用。
- 专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。 专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。
- MindStudio Profiler简介Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片,包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器,Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节,提供了端到端的Profiler工具。 MindStudio Profiler简介Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片,包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器,Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节,提供了端到端的Profiler工具。
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- GCN是最简单的一个图神经网络模型,包含两个图卷积层。每一层以节点特征和邻接矩阵为输入,通过聚合相邻特征来更新节点特征。 GCN是最简单的一个图神经网络模型,包含两个图卷积层。每一层以节点特征和邻接矩阵为输入,通过聚合相邻特征来更新节点特征。
- 一. 数据处理具体步骤• 数据是深度学习的基础,高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前,由于数据量有限,或者为了得到更好的结果,通常需要进行数据处理与数据增强, 以获得能使网络受益的数据输入。 • 数据经过处理和增强,便可以被更加方便快捷的进行操作,可以说就像像流经管道的水一样源源不断的流向训练系统。二. 数据处理操作1. 数据集加载Dataset stru... 一. 数据处理具体步骤• 数据是深度学习的基础,高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前,由于数据量有限,或者为了得到更好的结果,通常需要进行数据处理与数据增强, 以获得能使网络受益的数据输入。 • 数据经过处理和增强,便可以被更加方便快捷的进行操作,可以说就像像流经管道的水一样源源不断的流向训练系统。二. 数据处理操作1. 数据集加载Dataset stru...
- 活动链接送算力和京东券啦!!!昇思MindSpore大模型体验平台即日开启公测啦~ 昇思大模型体验平台昇思大模型体验平台 大模型大模型我体验的是 紫东.太初。它在gitee上是omni-perception-pretrainer感兴趣的同学可以学习一下。 体验效果Text-To-Image、Image Caption,厉害了。个人的邀请链接,欢迎点击体验~ 活动链接送算力和京东券啦!!!昇思MindSpore大模型体验平台即日开启公测啦~ 昇思大模型体验平台昇思大模型体验平台 大模型大模型我体验的是 紫东.太初。它在gitee上是omni-perception-pretrainer感兴趣的同学可以学习一下。 体验效果Text-To-Image、Image Caption,厉害了。个人的邀请链接,欢迎点击体验~
- MindSpore Transformer结合了昇思丰富的并行能力和高性能优化特性,是一个开源的Transformer类网络训练和推理套件。 MindSpore Transformer结合了昇思丰富的并行能力和高性能优化特性,是一个开源的Transformer类网络训练和推理套件。
- MobileViT 结构上基本基于 MobileNet V2 而改进增加了 MobileViT block,但是同样能够实现一个不错的精度表现,文章实验部分大量的对比了 MobileViT 跟 CNN 和 ViT 模型的参数量和模型大小,不过值得一提的是在端侧除了模型大小以外,更加重视模型的性能,只能说这篇文章经典之处是开创了 CNN 融合 ViT 在端侧的研究。 MobileViT 结构上基本基于 MobileNet V2 而改进增加了 MobileViT block,但是同样能够实现一个不错的精度表现,文章实验部分大量的对比了 MobileViT 跟 CNN 和 ViT 模型的参数量和模型大小,不过值得一提的是在端侧除了模型大小以外,更加重视模型的性能,只能说这篇文章经典之处是开创了 CNN 融合 ViT 在端侧的研究。
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