MindSpore Howto

MindSpore adalah kerangka pembelajaran mendalam sumber terbuka yang menyediakan pengembangan efisien, kinerja tinggi, dan penerapan fleksibel di seluruh skenario mobile, edge, dan cloud.
Lihat Lebih Banyak

Cara Menggunakan MindSpore

Instal MindSpore: Kunjungi halaman instalasi MindSpore (https://mindspore.cn/install) dan ikuti petunjuk untuk menginstal MindSpore untuk platform perangkat keras spesifik Anda (CPU, GPU, atau Ascend).
Impor MindSpore: Dalam skrip Python Anda, impor MindSpore dengan menambahkan 'import mindspore as ms' di awal kode Anda.
Siapkan konteks: Gunakan ms.set_context() untuk mengonfigurasi mode eksekusi dan perangkat target untuk sesi MindSpore Anda.
Siapkan dataset Anda: Muat dan pra-proses data Anda menggunakan fungsi pemrosesan data MindSpore atau buat dataset kustom menggunakan GeneratorDataset.
Definisikan jaringan saraf Anda: Buat model jaringan saraf Anda menggunakan modul nn MindSpore, mendefinisikan lapisan dan proses maju.
Siapkan fungsi kehilangan dan optimizer: Pilih fungsi kehilangan yang sesuai dari nn.Loss dan optimizer dari nn.Optimizer untuk pelatihan model Anda.
Latih model Anda: Gunakan model.train() untuk melatih jaringan saraf Anda, menentukan jumlah epoch dan parameter pelatihan lainnya.
Evaluasi dan uji model Anda: Gunakan model.eval() untuk beralih ke mode evaluasi dan uji model terlatih Anda pada dataset validasi atau uji.
Simpan dan muat model Anda: Gunakan save_checkpoint() untuk menyimpan model terlatih Anda dan load_checkpoint() untuk memuatnya untuk inferensi atau pelatihan lebih lanjut.
Terapkan model Anda: Ekspor model Anda ke format yang diinginkan (misalnya, ONNX, MindIR) untuk penerapan di berbagai platform termasuk cloud, edge, dan perangkat mobile.

FAQ MindSpore

MindSpore adalah kerangka kerja pelatihan/inferensi pembelajaran mendalam sumber terbuka yang dapat digunakan untuk skenario seluler, tepi, dan cloud. Ini dirancang untuk memberikan pengalaman pengembangan yang ramah, eksekusi yang efisien, dan optimasi perangkat keras untuk ilmuwan data dan insinyur algoritma.

Tren Traffic Bulanan MindSpore

MindSpore mencapai 130.402 kunjungan dengan peningkatan sebesar 7,4% pada Februari 2025. Tanpa pembaruan spesifik terbaru, pertumbuhan ini kemungkinan disebabkan oleh dukungan arsitektur multi-prosesor yang berkelanjutan dan keterlibatan komunitas melalui situs web dan forumnya.

Lihat riwayat traffic

Alat AI Terbaru Serupa dengan MindSpore

Gait
Gait
Gait adalah alat kolaborasi yang mengintegrasikan generasi kode yang dibantu AI dengan kontrol versi, memungkinkan tim untuk melacak, memahami, dan membagikan konteks kode yang dihasilkan AI dengan efisien.
invoices.dev
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Cart.ai
Cart.ai
Cart.ai adalah platform layanan bertenaga AI yang menyediakan solusi otomatisasi bisnis yang komprehensif termasuk pengkodean, manajemen hubungan pelanggan, pengeditan video, pengaturan e-commerce, dan pengembangan AI kustom dengan dukungan 24/7.