MindSpore Howto
MindSpore est un cadre d'apprentissage profond open source qui fournit un développement efficace, des performances élevées et un déploiement flexible sur des scénarios mobiles, edge et cloud.
Voir plusComment utiliser MindSpore
Installer MindSpore: Visitez la page d'installation de MindSpore (https://mindspore.cn/install) et suivez les instructions pour installer MindSpore pour votre plateforme matérielle spécifique (CPU, GPU ou Ascend).
Importer MindSpore: Dans votre script Python, importez MindSpore en ajoutant 'import mindspore as ms' au début de votre code.
Configurer le contexte: Utilisez ms.set_context() pour configurer le mode d'exécution et le périphérique cible pour votre session MindSpore.
Préparer votre ensemble de données: Chargez et prétraitez vos données en utilisant les fonctions de traitement de données de MindSpore ou créez un ensemble de données personnalisé en utilisant GeneratorDataset.
Définir votre réseau de neurones: Créez votre modèle de réseau de neurones en utilisant le module nn de MindSpore, en définissant les couches et le passage avant.
Configurer la fonction de perte et l'optimiseur: Choisissez une fonction de perte appropriée parmi nn.Loss et un optimiseur parmi nn.Optimizer pour l'entraînement de votre modèle.
Entraîner votre modèle: Utilisez model.train() pour entraîner votre réseau de neurones, en spécifiant le nombre d'époques et d'autres paramètres d'entraînement.
Évaluer et tester votre modèle: Utilisez model.eval() pour passer en mode évaluation et tester votre modèle entraîné sur un ensemble de validation ou de test.
Sauvegarder et charger votre modèle: Utilisez save_checkpoint() pour sauvegarder votre modèle entraîné et load_checkpoint() pour le charger pour l'inférence ou un entraînement supplémentaire.
Déployer votre modèle: Exportez votre modèle au format souhaité (par exemple, ONNX, MindIR) pour le déploiement sur diverses plateformes, y compris le cloud, edge et les appareils mobiles.
FAQ de MindSpore
MindSpore est un cadre d'apprentissage profond open source pour l'entraînement/l'inférence qui peut être utilisé pour des scénarios mobiles, en périphérie et dans le cloud. Il est conçu pour offrir une expérience de développement conviviale, une exécution efficace et une optimisation matérielle pour les scientifiques des données et les ingénieurs algorithmiques.
Tendances du trafic mensuel de MindSpore
MindSpore a connu une légère baisse de 1,4% du trafic, avec 156 699 visites au cours du mois. Compte tenu de l'absence de mises à jour significatives récentes du produit et de la forte concurrence sur le marché, particulièrement avec MindSpore de Huawei qui s'est assuré près de 30% de parts de marché en 2024, cette baisse pourrait refléter des fluctuations normales du marché ou une surveillance accrue de la part des concurrents.
Voir l'historique du trafic
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