MindSpore Como Fazer
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MindSpore é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto que fornece desenvolvimento eficiente, alto desempenho e implantação flexível em cenários móveis, de borda e de nuvem.
Ver MaisComo Usar MindSpore
Instalar o MindSpore: Visite a página de instalação do MindSpore (https://mindspore.cn/install) e siga as instruções para instalar o MindSpore para sua plataforma de hardware específica (CPU, GPU ou Ascend).
Importar o MindSpore: No seu script Python, importe o MindSpore adicionando 'import mindspore as ms' no início do seu código.
Configurar o contexto: Use ms.set_context() para configurar o modo de execução e o dispositivo alvo para sua sessão MindSpore.
Preparar seu conjunto de dados: Carregue e pré-processar seus dados usando as funções de processamento de dados do MindSpore ou crie um conjunto de dados personalizado usando GeneratorDataset.
Definir sua rede neural: Crie seu modelo de rede neural usando o módulo nn do MindSpore, definindo camadas e a passagem para frente.
Configurar a função de perda e otimizador: Escolha uma função de perda apropriada do nn.Loss e um otimizador do nn.Optimizer para o treinamento do seu modelo.
Treinar seu modelo: Use model.train() para treinar sua rede neural, especificando o número de épocas e outros parâmetros de treinamento.
Avaliar e testar seu modelo: Use model.eval() para mudar para o modo de avaliação e testar seu modelo treinado em um conjunto de dados de validação ou teste.
Salvar e carregar seu modelo: Use save_checkpoint() para salvar seu modelo treinado e load_checkpoint() para carregá-lo para inferência ou treinamento adicional.
Implantar seu modelo: Exporte seu modelo para o formato desejado (por exemplo, ONNX, MindIR) para implantação em várias plataformas, incluindo nuvem, borda e dispositivos móveis.
Perguntas Frequentes sobre MindSpore
MindSpore é um framework de treinamento/inferência de aprendizado profundo de código aberto que pode ser utilizado em cenários móveis, de borda e na nuvem. Ele foi projetado para proporcionar uma experiência de desenvolvimento amigável, execução eficiente e otimização de hardware para cientistas de dados e engenheiros de algoritmos.
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