MindSpore 사용법
MindSpore는 모바일, 엣지 및 클라우드 시나리오 전반에 걸쳐 효율적인 개발, 높은 성능 및 유연한 배포를 제공하는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다.
더 보기MindSpore 사용 방법
MindSpore 설치: MindSpore 설치 페이지(https://mindspore.cn/install)를 방문하고 특정 하드웨어 플랫폼(CPU, GPU 또는 Ascend)에 맞게 MindSpore를 설치하는 지침을 따릅니다.
MindSpore 가져오기: Python 스크립트에서 코드의 시작 부분에 'import mindspore as ms'를 추가하여 MindSpore를 가져옵니다.
컨텍스트 설정: ms.set_context()를 사용하여 MindSpore 세션의 실행 모드와 대상 장치를 구성합니다.
데이터셋 준비: MindSpore의 데이터 처리 기능을 사용하여 데이터를 로드하고 전처리하거나 GeneratorDataset을 사용하여 사용자 정의 데이터셋을 생성합니다.
신경망 정의: MindSpore의 nn 모듈을 사용하여 신경망 모델을 생성하고 레이어와 순전파를 정의합니다.
손실 함수 및 최적화기 설정: 모델 훈련을 위해 nn.Loss에서 적절한 손실 함수를 선택하고 nn.Optimizer에서 최적화기를 선택합니다.
모델 훈련: model.train()을 사용하여 신경망을 훈련하고 에포크 수 및 기타 훈련 매개변수를 지정합니다.
모델 평가 및 테스트: model.eval()을 사용하여 평가 모드로 전환하고 검증 또는 테스트 데이터셋에서 훈련된 모델을 테스트합니다.
모델 저장 및 로드: save_checkpoint()를 사용하여 훈련된 모델을 저장하고 load_checkpoint()를 사용하여 추론 또는 추가 훈련을 위해 로드합니다.
모델 배포: 모델을 다양한 플랫폼(예: 클라우드, 엣지, 모바일 장치)에서 배포하기 위해 원하는 형식(예: ONNX, MindIR)으로 내보냅니다.
MindSpore 자주 묻는 질문
MindSpore는 모바일, 엣지 및 클라우드 시나리오에 사용할 수 있는 오픈 소스 딥 러닝 훈련/추론 프레임워크입니다. 데이터 과학자와 알고리즘 엔지니어를 위한 친숙한 개발 경험, 효율적인 실행 및 하드웨어 최적화를 제공하도록 설계되었습니다.
MindSpore 월간 트래픽 동향
MindSpore는 한 달간 156,699회 방문으로 트래픽이 1.4% 소폭 감소했습니다. 최근 주목할 만한 제품 업데이트가 없었고, 특히 화웨이의 MindSpore가 2024년에 30%에 가까운 시장 점유율을 확보하면서 치열한 시장 경쟁이 있었던 점을 고려할 때, 이러한 감소는 정상적인 시장 변동이나 경쟁사들의 증가된 견제를 반영하는 것일 수 있습니다.
과거 트래픽 보기
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