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...
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 ...
【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...
如果在本地运行此实验,请参考《MindSpore环境搭建实验手册》在本地安装MindSpore。 4、数据处理 4.1数据集准备 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练...
• CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32, 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28,比 MNIST 稍大。 • 相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 特征都不尽相同,这为识别带来很大困难。 直接的线性模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上表现得很差。
昇思MindSpore作为开源的AI框架,为产学研和开发人员带来端边云全场景协同、极简开发、极致性能、安全可信的体验,支持超大规模AI预训练,自2020年3月28日开源来下载量已超过6百万。昇思MindSpore已支持数百篇AI顶会论文,走入Top100+高校教学,通过HMS在5000+App上商用,拥有数量众多的开发者,在AI计算中心、智能制造、金融...