🚀Maker-2024寒假算法科创营第3讲学习笔记🚀 1、pytorch、mindspore基础逻辑区别 1 网格定义区别 pytorch:使用nn.Module模块 Mindsproe:使用nn.Cell模块 Mindsproe中,损失函数和优化器除了使用固定的外,还可以根据自己的需求定义优化器。可参照模型模块自定义 可以在上面看到,网格
一、pytorch与mindspore的区别 1.1 网络定义 在网络定义中,需要定义出前向网络,损失函数和优化器三个模块。在Net中定义前向神经网络。PyTorch总使用的是nn.Module模块。MindSpore中则对应使用了nn.Cel模块。在MindSpore中,损失函数和优化器除了使用固定的外,还可以根据自己的需求自定义优化器。可参考模型模块自定义。
MindSpore: 拥有中文社区和微认证等国内资源,更适合国内开发者快速上手。 与华为昇腾生态紧密集成,提供了从模型训练到部署的一站式解决方案。 PyTorch: 拥有庞大的社区和生态系统,包括许多深度学习库和工具都是基于PyTorch构建的。 在学术界和工业界都得到了广泛应用,特别是在计算机视觉和自然语言处理领域。 五、应用场...
在MindSpore中,可以使用traverse函数来遍历模型中的所有层,并对每一层执行特定的操作。traverse函数允许你定义一个回调函数,该函数将在遍历到每一层时被调用。你可以在回调函数中实现与PyTorch中apply算子相似的功能。以下是一个示例代码,展示了如何在MindSpore中实现与PyTorch中apply算子相似的功能: import mindspore.nn ...
当输入数据类型为float16,且接近-1时,mindspore输出-65504.00000,pytorch输出-inf;当输入数据类型为float32,且接近-1时,mindspore输出-3.4028235e+38,pytorch输出-inf 2.Environment / 环境信息 Hardware Environment / 硬件环境: 后端类型硬件具体类别 Ascend910B1 ...
MindSpore特别适合5G通信时代的需求，其在昇腾芯片上的极致性能，使得在端边云的协同应用中展现独特优势。除此之外，其在低延迟方面的优势，使其成为边缘计算的理想选择。在AI开发领域，Megatron、PyTorch和MindSpore各具特色。Megatron擅长大规模模型训练，PyTorch以其灵活性著称，而MindSpore则专注于简化全流程和国产生态的...
比较MindSpore和torch网络建立相关的内容 一、网络构建:分别使用mindspore和torch构建两个相同的网络: MindSpore: 建立一个子Cell:ConvBNReLU: from mindspore import Tensor, ops, Parameter, nn class Conv…
PyTorch OneFlow MXNet MindSpore 前言 众所周知，在机器学习框架领域，PyTorch、TensorFlow已分别成为目前...
和PyTorch中类似,采用低阶API进行网络训练并验证。详细步骤如下: class CorrectLabelNum(nn.Cell): def __init__(self): super(CorrectLabelNum, self).__init__() self.print = P.Print() self.argmax = mindspore.ops.Argmax(axis=1) self.sum = mindspore.ops.ReduceSum() ...
在将pytorch转换成mindspore代码的时候,面对以下代码: import torch.nn.functional as F from torch.distributions import Categorical def sample_cycle_component(self, logits, output_type, random_ratio=0): # action...