MindSpore Come Usare
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MindSpore è un framework di deep learning open-source che fornisce uno sviluppo efficiente, alte prestazioni e distribuzione flessibile su scenari mobili, edge e cloud.
Visualizza AltroCome usare MindSpore
Installa MindSpore: Visita la pagina di installazione di MindSpore (https://mindspore.cn/install) e segui le istruzioni per installare MindSpore per la tua specifica piattaforma hardware (CPU, GPU o Ascend).
Importa MindSpore: Nel tuo script Python, importa MindSpore aggiungendo 'import mindspore as ms' all'inizio del tuo codice.
Configura il contesto: Usa ms.set_context() per configurare la modalità di esecuzione e il dispositivo target per la tua sessione MindSpore.
Prepara il tuo dataset: Carica e preelabora i tuoi dati utilizzando le funzioni di elaborazione dei dati di MindSpore o crea un dataset personalizzato utilizzando GeneratorDataset.
Definisci la tua rete neurale: Crea il tuo modello di rete neurale utilizzando il modulo nn di MindSpore, definendo i livelli e il passaggio in avanti.
Configura la funzione di perdita e l'ottimizzatore: Scegli una funzione di perdita appropriata da nn.Loss e un ottimizzatore da nn.Optimizer per l'addestramento del tuo modello.
Allena il tuo modello: Usa model.train() per addestrare la tua rete neurale, specificando il numero di epoche e altri parametri di addestramento.
Valuta e testa il tuo modello: Usa model.eval() per passare alla modalità di valutazione e testare il tuo modello addestrato su un dataset di validazione o test.
Salva e carica il tuo modello: Usa save_checkpoint() per salvare il tuo modello addestrato e load_checkpoint() per caricarlo per l'inferenza o ulteriori addestramenti.
Distribuisci il tuo modello: Esporta il tuo modello nel formato desiderato (ad es., ONNX, MindIR) per la distribuzione su varie piattaforme, inclusi cloud, edge e dispositivi mobili.
FAQ su MindSpore
MindSpore è un framework di training/inferenza di deep learning open source che può essere utilizzato per scenari mobili, edge e cloud. È progettato per fornire un'esperienza di sviluppo amichevole, un'esecuzione efficiente e ottimizzazione hardware per scienziati dei dati e ingegneri degli algoritmi.
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