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import mindspore from  mindspore import nn from mindspore import common from mindspore import Model import mindspore.dataset as ds from mindspore import context import matplotlib.pyplot as plt import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV from mindspore import dtype as mstype import numpy as np from mindspore.common.initializer import Normal from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint,CheckpointConfig from mindspore.nn.metrics import Accuracy import mindspore.ops as ops from mindspore.train.callback import LossMonitorcontext.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE,device_target='CPU') #上下文处理#数据预处理def create_dataset(datasets_dir,batch_size,training=False):     datasets = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir=datasets_dir,shuffle=True, class_indexing={         'ants':0, 'bees':1     })      image_size =64     mean = [0.485*255, 0.456*255, 0.406*255] #平均值     std = [0.229*255, 0.224*255, 0.225*255]  # 方差     if training:         # 训练模式下的数据预处理操作         trans = [             CV.RandomCropDecodeResize(image_size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)),  # 随机裁剪、解码和调整大小             CV.RandomHorizontalFlip(prob=0.5),  # 以 50% 的概率进行水平翻转             CV.Normalize(mean, std),  # 标准化图像             CV.HWC2CHW()  # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式         ]     else:         # 验证模式下的数据预处理操作         trans = [             CV.RandomCropDecodeResize(image_size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)),  # 随机裁剪、解码和调整大小             CV.RandomHorizontalFlip(prob=0.5),  # 以 50% 的概率进行水平翻转             CV.Normalize(mean, std),  # 标准化图像             CV.HWC2CHW()  # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式         ]     datasets=datasets.map(operations=trans,input_columns='image')     datasets=datasets.batch(batch_size,drop_remainder=True)     datasets=datasets.repeat(3)     if training:         data = next(datasets.create_dict_iterator())         images = data['image']         print(images.shape)         labels = data['label']         print('Tensor of image',images.shape)         print('Labels:',labels)         class_name = {0:'ants',1:'bees'}         plt.figure(figsize=(18,7))         for i in range(len(labels)):             data_image = images[i].asnumpy()             # print(data_image.shape)             data_label = labels[i]             data_image = np.transpose(data_image,(1,2,0)) #（3，224，224）转为(224,224,3)             mean =np.array([0.485,0.456,0.406])             std = np.array([0.229,0.224,0.225])             data_iamge = std *data_image+mean #标准化操作。             data_image = np.clip(data_image,0,1) #这个操作是为了确保图像数据的像素值范围正确。             plt.subplot(3,6,i+1)             plt.imshow(data_image)             plt.title(class_name[int(labels[i].asnumpy())])             plt.axis('off') #用于禁止绘制图像时显示坐标轴         plt.show()     ds.config.set_seed(58) return datasets#数据集的路径train_dir = './datasets/hymenoptera_data/train' test_dir = './datasets/hymenoptera_data/val'#生成数据集train_dataset=create_dataset(datasets_dir=train_dir,batch_size=10,training=True) test_dataset=create_dataset(datasets_dir=test_dir,batch_size=10)#网络搭建class MyNetwork(nn.Cell):     def __init__(self):         super(MyNetwork, self).__init__()         self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=2,pad_mode='valid')         self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)         self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=2,pad_mode='valid')         self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)         self.conv3 = nn.Conv2d(64,128,kernel_size=2,pad_mode='valid')         self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)         self.flatten = nn.Flatten()         self.fc1 = nn.Dense(6272,512,weight_init=Normal(0.02))         self.fc2 = nn.Dense(512,256,weight_init=Normal(0.02))         self.fc3 = nn.Dense(256,128,weight_init=Normal(0.02))         self.fc4 = nn.Dense(128,2,weight_init=Normal(0.02))         self.relu = nn.ReLU()              def construct(self, x):         x = ops.Cast()(x, mstype.float32)         x = self.conv1(x)         x = self.relu(x)         x = self.pool1(x)         x = self.conv2(x)         x = self.relu(x)         x = self.pool2(x)         x = self.conv3(x)         x = self.relu(x)         x = self.pool3(x)         x = self.flatten(x)         x = self.fc1(x)         x = self.relu(x)         x = self.fc2(x)         x = self.relu(x)         x = self.fc3(x)         x = self.relu(x)         x = self.fc4(x)         return x #网络调用和模型训练net = MyNetwork() loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True,reduction='mean')#定义损失函数 optimizer = nn.SGD(net.trainable_params(),learning_rate=1e-1) #定义优化器 config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=100, keep_checkpoint_max=10)#配置检查点的保存参数 ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="checkpoint", directory="./checkpoints", config=config_ck)#训练过程中保存模型的检查点 loss_cb = LossMonitor(per_print_times=1000)metrics = {'Accuracy':Accuracy()} #定义准确率 epoch = 20#训练轮次 model = Model(net,loss_fn,optimizer,metrics)#模型定义 print("============== 开始训练 ==============") bast_accuracy=0.0 for i in range(epoch):     model.train(epoch=epoch,train_dataset=train_dataset,callbacks=[ckpoint_cb,loss_cb])#模型训练     metrics = model.eval(test_dataset)     test_accuracy = metrics['Accuracy']     print(f'第{i + 1}轮训练后，测试集准确率: {test_accuracy}')          if test_accuracy>=0.80:          print(f'准确率达到 {test_accuracy}，退出训练。')          break     if test_accuracy>bast_accuracy:          bast_accuracy=test_accuracy          mindspore.save_checkpoint(net, "model.ckpt")          print("Saved Model to model.ckpt")  print('准确度为：',bast_accuracy) 这是一个分类模型，用的是自己设计的卷积神经网络，数据是一个二分类的，现在这个模型只能跑到0.70，无法达到老师要求的0.90以上，我想知道怎么调优，大佬是怎么设计网络结构的

优秀的开发者们，华为云微认证开年活动来啦！！活动时间：2024/1/30 - 2024/3/31活动形式：针对V0新用户，可直接点击下方链接进入活动页领券购买                                            点击此处进入活动

华为作为现在实力满满的开源企业组织，正在逐步有序推进华为开发者生态的各种行动，比如开设华为认证，开展华为开发者大赛，以及在高校的A类竞赛中都有华为赛道的出现，甚至在很多数据竞赛中也有华为的身影，比如要基于华为的框架进行建模的工作。高校目前遇到的困难难题有，目前技术更新迭代的很快，包括人工智能行业的快速发展，因为很多学生在学校学的和企业想要的存在严重的脱节现象。因此做好校企合作很有必要。再者就是需要让企业和学校形成双向选择，也就是互相的认可关系，企业认可学校的学生开发者，学生也从中受益很多，这个是日后需要努力的地方。后期完全可以在学校开设类似鸿蒙开发者系列课程，纳入学生选修课，甚至开设必修课程，让更多的学生接触到企业优质资源。华为开发者或者华为的学习者如果有类似这样的认证，后面不管走企业内推还是说找实习提升自己都是一个不错的选择。在当校园大使的过程中，我的感触最深的是，学生往往和学生之间交流肯定比和老师交流的更多，形成学生之间，类似师兄互帮互助的开发者生态培养模式，更有利企业在高校搭建开发者生态。也就是让更多的同学认可华为，最重要的是能够通过自己在校期间拿到华为的相关的认证，最后真正的可以帮到他们，这个才是不管是哪个企业进入这个学校的初衷，总之就是你认可我，我认可你，互相认可，共同进步，共同做好开源，开发者生态的大蛋糕。

一个弹性公网IP只能绑定一个云资源使用，且弹性公网IP和云资源必须在同一个区域。