安装MindSpore有两种pip命令,下面是另一种: 如果报错,可以试试不同的命令(亲测有效)。 MNIST 数据集 我们示例中用到的 MNIST 数据集是由 10 类 28*28 的灰度图片组成,训练数据集包含60000 张图片,测试数据集包含 10000 张图片。 MNIST 数据集下载页面:下载页面 将数据集解压分别存放到工作区的./MNIST_Data/t...
wget -NP ./datasets/MNIST_Data/test https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte --no-check-certificate !wget -NP ./datasets/MNIST_Data/test https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/mnist/t10k-images-idx3-ubyte ...
导入MindSpore模块和辅助模块,设置MindSpore上下文,如执行模式、设备等。 import os # os.environ['DEVICE_ID'] = '0' import mindspore as ms import mindspore.context as context import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV from mindspore import ...
采取课堂讲授、实操示范和小组讨论等教学方法,通过《人工智能导论》理论课介绍MindSpore常用模块和开发流程,实践课进行实操示范,通过MNIST手写体识别实验和花卉识别实验,让学生掌握基于MindSpore进行深度学习应用开发的全流程,帮助学生体验人工智能理论与实践结合。通过《计算机视觉》的实验课,让学生面向企业生产环境的低功耗与...
【摘要】 基于LeNet5的手写数字识别 实验介绍LeNet5 + MNIST被誉为深度学习领域的“Hello world”。本实验主要介绍使用MindSpore在MNIST手写数字数据集上开发和训练一个LeNet5模型,并验证模型精度。 实验目的了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。了解如何...
基于MindSpore的MNIST手写体识别实验(包含自己手写数字测试) 基于华为自研MindSpore深度学习框架构建网络模型,实现MNIST手写体识别实验。 包含自己手写体测试; 包含程序流程图 ; 包含可运行源码、运行结果演示视频,本地MindSpore详细配置教程(私信可远程配置); 包含联系方式,购买可免费帮调试,自定义手写体测试。
本实验主要介绍使用MindSpore开发前馈神经网络,并使用Fashion-MNIST数据集训练和测试模型。 1、实验目的 掌握如何使用MindSpore进行简单前馈神经网络的开发。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的测试和预测。 2、前馈神经网络原理介绍 前馈神经网络(feedforward neural ne...
本实验项目包括3个实验,分别是:LeNet-5的MindSpore框架训练、基于Atlas 200 DK的手写数字识别和ModelArts深度学习模型训练与部署。这三个实验环环相扣,逐级挑战,覆盖深度学习应用的全流程,即:数据准备、模型训练、模型评估和模型部署,培养人工智能领...
模型训练是深度学习应用的前提,本实验使用MindSpore框架在通用CPU上训练LeNet-5模型,帮助学生深刻理解模型训练的原理,掌握使用华为AI技术的深度学习模型训练方法。 LeNet-5是深度学习的经典网络模型,在手写数字识别任务上取得了显著效果,并获广泛应用,并为后来卷积神经网络的发展奠定了重要基础。LeNet-5主要由两个卷积层...
基于MindSpore的MNIST手写体识别实验 基于华为自研MindSpore深度学习框架构建网络模型,实现MNIST手写体识别实验。 包含可运行源码、运行结果演示视频,本地MindSpore详细配置教程(私信可远程配置) 本例子会使用MindSpore深度学习框架实现一个简单的图片分类实验,整体流程如下: 1、 处理需要的数据集,这里使用了MNIST数据集。 2、...