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昇思大模型学习·第一天

news 2026/2/9 17:24:01

mindspore快速入门回顾

  • 导入mindspore包

  • 处理数据集

    • 下载mnist数据集
    • 进行数据集预处理
      • MnistDataset()方法
      • train_dataset.get_col_names() 打印列名信息
      • 使用create_tuple_iterator 或create_dict_iterator对数据集进行迭代访问

  • 网络构建

    • mindspore.nn: 构建所有网络的基类
    • 用的层有
      • Flatten
      • Dense
      • ReLU

  • 模型训练

    • 正向计算
      • logits:预测结果
      • label:正确标签
      • loss:预测损失
    • 反向传播
      • parameters:模型参数
      • grandients:loss梯度
    • 参数优化：将梯度更新到参数上。
    • 步骤：
      • 定义正向计算函数
      • 使用value_and_grad通过函数变换获得梯度计算函数。
      • 定义训练函数，使用set_train设置为训练模式，执行正向计算、反向传播和参数优化。

  • 保存模型

  • 加载模型

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python调用chatgpt

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YOLOV8 目标检测：训练自定义数据集

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