同方赛威讯完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  同方赛威讯简介  同方赛威讯信息技术有限公司，华为认证级ISV伙伴，是同方数字信息产业的主力企业，是同方在西南布局的“战略重地”，隶属中核集团，由同方大数据本部直接管理。公司核心业务为军工技侦和政法信息化两大类，重点开展科工装备通信接收、信号监测定位、信息处理、政法检察信息化办案系统、卫星地面应用等前沿科技领域的研究开发，提供集方案、研发、集成和运维于一体的系统解决方案。昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。同方赛威讯在加入MindSpore社区后，基于MindSpore的目标检测用于司法领域的文档案件电子卷宗处理领域，可以提取到传统文档处理提取不到图像级别的特征信息。应用于案件电子卷宗文档处理中，可以检测并定位到文档中的字符目标和图像中的关键的图像图形，比如标题，印章，指纹等文档中的目标，这样就提取到了文档的关键特征，这些特征可以被展示给用户，也可以为后续的文档提供算法基础。该解决方案用于传统的案件电子卷宗文档处理领域后，极大方便了文档处理。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

TCL工业研究院签署 CLA（Contributor License Agreement 贡献者许可协议），正式加入昇思MindSpore开源社区。TCL工业研究院是TCL集团的顶级R&D部门，主要聚焦人工智能及大数据、新型半导体显示技术和材料、智能制造和工业互联网、5G应用四大核心技术，专注于前沿科技的储备与探索，为TCL成员企业提供前瞻性的技术支持。TCL工业研究院-香港研究所的主要研究方向主要是在大数据、人工智能、AIOT等，而READ项目团队在港研所内主要从事AI在工业视觉领域的研究与落地工作，在工业视觉缺陷检测领域拥有多年的研究经历，深耕视觉和深度学习算法开发业务，在3C电子、半导体显示、汽车等行业都有AI算法的工厂落地的经验。由TCL工业研究院基于昇思MindSpore实现的工业AI算法库READ，专注于研发与集成基于无监督监督学习的大规模异常检测算法和模型，重点解决工业质检中小样本和数据长尾问题，通过针对不同行业的业务和数据特点，研发可在无异常（无缺陷）图像上进行自学习和自训练的异常检测技术，旨在为工业检测领域提供一个无监督异常检测的框架。TCL工业研究院加入昇思MindSpore社区后 ，我们将有更深一步的合作，共同推动双方的项目产品能在业界里深根发芽。未来，READ也希望能够加入更加适应于工业领域的对比自监督与视觉大模型的算法，促进工业视觉领域更加快速的发展。如您想加入MindSpore社区，有签署CCLA的需求可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与MindSpore社区相关的任何疑问，详情可咨询MindSpore小助手MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

网联安瑞完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  网联安瑞简介  网联安瑞，华为认证级ISV伙伴，以“推进国家数据治理体系和社会治理能力现代化”为引领，以“网络空间内容与认知安全守护者”为使命，秉承“创新、开放、合作、共赢”的理念，致力于网络空间安全领域先进技术研究、人工智能和大数据关键技术研发，围绕应用大数据智能，推动从发现价值到价值赋能，服务于政府、企事业单位等客户。公司汇聚了中国电科认知与智能技术优势资源，聚焦社会面综合治理，在网络空间安全治理、大数据系统集成、大数据智能分析、内容服务推送、信息管理导控、开源信息研究与应用等领域的技术能力处于国内领先地位，立志成为国际一流的数据智能龙头企业和科技力量。 昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。网联安瑞在加入MindSpore社区后， 基于MindSpore学习框架视图分类技术，通过深度神经网络InceptionV4的学习，对视图数据进行特征提取及序列分析，可以实现对图像识别，达到图像分类的目的。可实现特定内容类型的智能识别。有效的解决当前新媒体内容监测分析系统内容多样化识别挑战。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

考拉悠然完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  考拉悠然简介  成都考拉悠然科技有限公司，华为认证级ISV伙伴，⾃主研发了业界⾸款⾯向未来的多模态⼈⼯智能操作系统——OSMAGIC码极客，可快速、低成本的完成不同场景需求下的定制化AI产品开发与交付，并以OSMAGIC码极客作为底层操作系统，在智慧城市和智能制造两个领域提供全球领先的AI核⼼算法和解决⽅案，为构建万物AI的美好世界贡献考拉悠然⾃⼰的⼒量。考拉悠然将始终专注于多模态AI技术研发与垂直⾏业解决⽅案落地，与合作伙伴共同构建万物AI的美好世界。 昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。考拉悠然在加入MindSpore社区后，使用MindSpore AI框架实现OSMAGIC码极客建立视觉认知、语言认知、环境认知等多模态认知融合，面向城市治理、智能制造、餐饮零售等行业用户提供上千种AI能力服务，帮助用户实现降本增效和提升体验的核心价值。 基于该解决方案打造城市大脑，深入各委办局实际业务场景。在城管、交管、社会治理、市场监督（食品安全）等方面，完成对整个城市的智能化改造。提高城市感知源利用率，促进各行各业产学研融合，实现多维度产业创新。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

麦卡锡完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  麦卡锡简介  南京麦卡锡智能科技有限公司，华为认证级ISV伙伴，是一家集产、学、研为一体的专注于互联网安全、大数据与人工智能方向的具有完全自主知识产权的企业。公司强调创新，拥有一批高素质的研发团队，坚持自主研发，已申报发明专利3项,获批软件著作权19项。现有产品包括基于AI的智能视频处理平台、流量大数据感知平台、智能轨道摄像机器人等。昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。麦卡锡在加入MindSpore社区后，使用MindSpore实现产品过激行为检测。用于对地铁车站、居民小区等一些公共场所里的摄像头视频流数据进行分析检测，及时发现是否存在人员打架斗殴事件，方便地铁运营、物业管理人员及时做出处理和响应，实现公共场所有序管理，减少人力物力损耗，让车站运行更安全高效、业主生活更和谐。具有切实的应用性和广阔的社会价值。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

恩博科技完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  恩博科技简介  南京恩博科技有限公司，华为认证级ISV伙伴，是国家高新技术企业，国家林业和草原局批准的林业和草原灾害防控信息化国家创新联盟发起单位，中国林业机械协会森林防火装备分会副会长单位，江苏省软件企业。昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。恩博科技在加入MindSpore社区后，基于MindSpore图像识别技术开发建设林业预警监测系统。实现林区环境综合决策的科学化、林区环境监管的精准化、林区环境公共服务的便民化。上海森林防火监管平台是在充分了解上海市森林防火业务需求，结合上海市森林防火现状后开发的一套专业的森林防火综合监管平台。实现数据综合展示、火情处置和日常管理为一体的综合性、实用性、先进性管理平台。该平台已接入市委总值班室，并与城市消防部门形成联动机制，在最大程度上保证了火情信息的通达性和林火处置的及时性、有效性。上海森林覆盖面积6.81万公顷，系统运行1月~7月已监测47起火情。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

四维向量完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  四维向量简介  南京四维向量科技有限公司，华为认证级ISV伙伴，是由多位国内人工智能与大数据解决方案服务专家参与创业成立。专注于视频分析技术研发、数字化场景应用，致力于构建数字化、智能化、个性化的信息服务平台，以安全、高效、稳定的服务，为企业和个人用户提供人工智能、大数据、云计算、商业智能等的一体化解决方案。 昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。四维向量在加入MindSpore社区后，基于MindSpore的图像识别，识别危险品车辆是否按照城市交通禁行规定出入高速公路。发现违规上路的危险品车辆后，进行抓拍取整再通知交管部门的业务系统进行处理。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

广电运通完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。  广电运通简介  广州广电运通金融电子股份有限公司，华为认证级ISV伙伴，是国内领先的人工智能行业应用企业，主营业务覆盖智能金融、公共安全、交通出行、政务、大文旅、新零售及教育等领域，为全球客户提供具有竞争力的智能终端、运营服务及大数据解决方案。 昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。广电运通在加入MindSpore社区后，使用MindSpore实现打造的综合性智能车辆大数据平台。对采集的卡口、电警等过车数据进行车辆特征分析，识别并记录车辆的牌照、颜色、品牌、型号、撞损痕、年检标、挂件等属性，同时根据车牌建立车辆动态档案，实现一车一档，动态管控，并结合公安、政府、社会等实际需求，通过智能分析，剖析车辆的行为属性与社会属性，强化关联分析和碰撞比对，确保科学预警、有效防控和精确打击，提升公安机关核心战斗力。当前已在广州、深圳、茂名多个地市部署。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如您也想加入昇思MindSpore社区，完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问，添加小助手（微信：mindspore0328）。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414

【功能模块】【操作步骤&问题现象】能够在单张GPU上成功运行模型，但是在单机多卡训练时，保持batchsize不变，随着训练进行，会出现显卡内存不足的问题(OOM)1、使用mpirun运行多卡训练，运行代码为mpirun --allow-run-as-root -n $DEVICE_NUM python train_mindspore.py --config_path $CONFIG_PATH --device_num $DEVICE_NUM> train.log 2>&1 &【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

使用mindspore 数据并行模式训练。报了下面的错误，麻烦帮忙看看怎么定位排查问题

1.选择MindSpore版本1.5.0+python 3.9.0+pip安装2.检查环境准备是否完备python版本确定python环境变量的确定3.准备就绪后进行安装在CMD中输入以下指令pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.5.0/MindSpore/cpu/x86_64/mindspore-1.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4.安装是否成功检验输入指令：python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"显示安装成功，并且输出MindSpore版本号1.5.05.安装MindArmour安装官方文档进行如下操作安装是否成功检验输入 python -c "import mindarmour"会出现如下报错解决方法安装好缺失的各种包即可（cycler、deuteil缺失的包）再次输入检验指令没有承认报错即表示安装成功以上即为MindSpore、MindArmour的安装过程，感谢群里前辈的耐心解答！ 6.MindSpore 的简单在线使用安装库与包成功按照文档操作，迭代的精度

配置运行信息MindSpore通过context.set_context来配置运行需要的信息，如运行模式、后端信息、硬件等信息。导入context模块，配置运行需要的信息。代码如下：import osimport argparsefrom mindspore import contextparser = argparse.ArgumentParser(description='MindSpore LeNet Example')parser.add_argument('--device_target', type=str, default="CPU", choices=['Ascend', 'GPU', 'CPU'])args = parser.parse_known_args()[0]context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target=args.device_target)下载数据集我们示例中用到的MNIST数据集是由10类28∗28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。按下方目录结构放置，如运行环境为Linux，还可以在Jupyter Notebook中直接运行如下命令完成下载和放置：代码如下：!mkdir -p ./datasets/MNIST_Data/train ./datasets/MNIST_Data/test!wget -NP ./datasets/MNIST_Data/train https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/mnist/train-labels-idx1-ubyte --no-check-certificate!wget -NP ./datasets/MNIST_Data/train https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/mnist/train-images-idx3-ubyte --no-check-certificate!wget -NP ./datasets/MNIST_Data/test https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte --no-check-certificate!wget -NP ./datasets/MNIST_Data/test https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/mnist/t10k-images-idx3-ubyte --no-check-certificate下载的数据集文件的目录结构如下：数据集处理主要分为四个步骤：定义函数create_dataset来创建数据集。定义需要进行的数据增强和处理操作，为之后进行map映射做准备。使用map映射函数，将数据操作应用到数据集进行数据shuffle、batch操作。代码如下：def create_dataset(data_path, batch_size=32, repeat_size=1,num_parallel_workers=1):# 定义数据集mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path)resize_height, resize_width = 32, 32rescale = 1.0 / 255.0shift = 0.0rescale_nml = 1 / 0.3081shift_nml = -1 * 0.1307 / 0.3081# 定义所需要操作的map映射resize_op = CV.Resize((resize_height, resize_width), interpolation=Inter.LINEAR)rescale_nml_op = CV.Rescale(rescale_nml, shift_nml)rescale_op = CV.Rescale(rescale, shift)hwc2chw_op = CV.HWC2CHW()type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)# 使用map映射函数，将数据操作应用到数据集mnist_ds = mnist_ds.map(operations=type_cast_op, input_columns="label", num_parallel_workers=num_parallel_workers)mnist_ds = mnist_ds.map(operations=resize_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)mnist_ds = mnist_ds.map(operations=rescale_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)mnist_ds = mnist_ds.map(operations=rescale_nml_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)mnist_ds = mnist_ds.map(operations=hwc2chw_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)# 进行shuffle、batch操作buffer_size = 10000mnist_ds = mnist_ds.shuffle(buffer_size=buffer_size)mnist_ds = mnist_ds.batch(batch_size, drop_remainder=True)return mnist_ds验证模型我们使用生成的模型进行单个图片数据的分类预测，具体步骤如下：import numpy as npfrom mindspore import Tensor# 定义测试数据集，batch_size设置为1，则取出一张图片ds_test = create_dataset(os.path.join(mnist_path, "test"), batch_size=1).create_dict_iterator()data = next(ds_test)# images为测试图片，labels为测试图片的实际分类images = data["image"].asnumpy()labels = data["label"].asnumpy()# 使用函数model.predict预测image对应分类output = model.predict(Tensor(data['image']))predicted = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1)# 输出预测分类与实际分类print(f'Predicted: "{predicted[0]}", Actual: "{labels[0]}"')结果如下：

概述本教程将展示如何通过Cybertron架构的AI分子力场进行分子动力学模拟, 模拟经典的克莱森重排反应。背景介绍在分子动力学MD（molecular dynamics）模拟中，分子力场（force field）用于描述分子不同的构型和构象所产生的能量和力，通常将体系的势能（potential）U(R)描述为关于体系中各个原子的坐标R的函数，而每个原子所受到的力F(R)等于势能U(R)对原子坐标R偏导数的负数：代数如下：在传统的MD模拟中，体系的势能函数通常使用两种方法获得：第一种方法称为量子力学QM（quantum mechanics），是通过求解体系的薛定谔方程（Schrödinger Equation）获得体系的势能，使用这种方式进行的MD模拟称为“从头算分子动力学AIMD（ab initio molecular dynamics）”。这种方式虽然理论上可以精确求解体系的势能函数，然而现实却是对于粒子数大于二的体系，薛定谔方程是无法精确求解的，只能使用各种手段进行近似求解。而根据近似的方法不同，求解所需要的计算量差别非常大。而且即便是计算量最小的HF（Hartree Fock）或DFT（(density functional theory）方法，所需要的计算量也是巨大的。第二种方法则称为分子力学MM（molecular mechanics）方法，即将体系的总势能按照分子的不同结构和性质拆分成不同的相互作用项，每一项都使用简单的数学函数对量子力学计算或者实验数据进行拟合。相较于QM方法，使用MM方法计算体系的势能要快的多，所以绝大多数经典分子动力学（classical molecular dynamics）都是使用的这种方法。但是通常MM方法计算的精度要小于QM方法，而且由于体系的相互作用项是预先设定好的，所以通常无法模拟发生化学反应时的情况（比如化学键的生成和断裂）。除了QM方法和MM方法之外，还有一种介于两者之间的半经验（semi-empirical），其速度和精度处于也介于这两者之间。如下图：分子构象的抽样分子内可逆克莱森重排反应如上图所示，该反应是一个典型的在分子内可逆克莱森重排反应，体系可以在七元环（以下简称A分子）和三元环（以下简称B分子）之间进行转化。如果要建立该反应的分子力场，首先需要对该体系的构象进行充足的抽样。在这里我们选择使用半经验的DFTB方法，对该体系进行快速地构想搜索。由于目前版本的MindSPONGE中暂时不支持基于QM的方法，这里我们使用免费的分子动力学模拟软件包AmberTools中的sander程序运行基于DFTB的MD模拟。运行该程序需要的参数文件为cba.prmtop，坐标文件为cba.rst7，输入文件为：代码如下：MD simulation&cntrlimin = 0, nstlim = 50000000, dt = 0.001,ntx = 5, irest=1,cut = 999.0, rgbmax = 999.0tempi = 800, ntt = 3, temp0 = 800, gamma_ln = 5.0,ntc = 2, ntf = 2, tol = 1.0d-8,ntb = 0,ntpr = 500, ntwx = 10, ntwr = 500,ioutfm = 1, ifqnt=1,plumed = 1, plumedfile='plumed.dat'/&qmmmqmmask=':1',qmcharge=0,qm_theory='DFTB',qmcut=10.0,qmshake=0,printcharges=1,qm_ewald=1, qm_pme=1/这里我们使用PLUMED2 来实现埋拓动力学的功能。PLUMED2是一种分子动力学插件库，使用其可以在多个MD软件中实现增强抽样效果。在这里我们使用的PLUMED2输入脚本为：代码如下：MOLINFO STRUCTURE=./cba.pdbWHOLEMOLECULES STRIDE=1 ENTITY0=1-15d1: DISTANCE ATOMS=1,3d2: DISTANCE ATOMS=1,15d3: DISTANCE ATOMS=12,15d4: DISTANCE ATOMS=12,10d5: DISTANCE ATOMS=8,10d6: DISTANCE ATOMS=3,8cv: COMBINE ARG=d3,d6, COEFFICIENTS=-1,1 PERIODIC=NOMETAD ...CALC_RCTWALKERS_MPILABEL=metadARG=cvPACE=50HEIGHT=2.5SIGMA=0.01GRID_MIN=-0.7GRID_MAX=0.3GRID_BIN=1000TEMP=300BIASFACTOR=100METADPRINT ...ARG=cv,d1,d2,d3,d4,d5,d6STRIDE=10FILE=colvar.info.dataPRINTPRINT ...ARG=metad.*STRIDE=10FILE=colvar.bias.dataPRINT这里我们为了提高采样的效率，使用多重行走（multiple walker）算法，即同时运行多条轨迹，埋拓动力学根据所有的轨迹更新偏向势，并将更新后的偏向势运用到所有的轨迹。这里我们同时运行四条MD轨迹，执行命令为：mpirun -np 4 sander.MPI -groupfile group.dat -ng 4其中group.dat文件的内容为：

【操作步骤&问题现象】下载数据集以及解压数据集，安装库的时候出现ERROR: ld.so: object '/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore-python3.7-aarch64/lib/libgomp.so.1' from LD_PRELOAD cannot be preloaded (cannot open shared object file): ignored.【截图信息】

【功能模块】model.train()【操作步骤&问题现象】1、执行train_cifar10.py --root_path ./demo --video_path data/cifar-10-batches-bin  --result_path results --n_threads 2 --nl2、RuntimeError: Unable to cast Python instance of type <class 'NoneType'> to C++ type 'std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >'【截图信息【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）