加载模型用于推理或迁移学习 概述 本地加载模型 用于推理验证 用于迁移学习 从Hub加载模型 用于推理验证 用于迁移学习 加载模型用于推理或迁移学习 Linux Ascend GPU CPU 模型加载 初级 中级 高级 概述 在模型训练过程中保存在本地的CheckPoint文件，或从MindSpore Hub 下...

深度概率编程 概述 使用贝叶斯神经网络 处理数据集 定义贝叶斯神经网络 定义损失函数和优化器 训练网络 使用变分自编码器 定义变分自编码器 定义损失函数和优化器 处理数据 训练网络 生成新样本或重构输入样本 DNN一键转换成BNN 定义DNN模型 定义损失函数和优化器 实例化TransformToBNN 实现功能一：转换整个模型...

使能自动混合精度 概述 计算流程 自动混合精度 手动混合精度 使能自动混合精度 Linux Ascend GPU 模型训练 中级 高级 概述 混合精度训练方法是通过混合使用单精度和半精度数据格式来加速深度神经网络训练的过程，同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练能够加速计算过程，同时减少内存使用和存取...

应用差分隐私机制保护用户隐私 概述 实现阶段 导入需要的库文件 参数配置 预处理数据集 建立模型 引入差分隐私 引用 应用差分隐私机制保护用户隐私 Linux Ascend 模型开发 模型调优 企业 高级 概述 差分隐私是一种保护用户数据隐私的机制。什么是隐私，隐私指的是单个用户的某些属性，一群用户的某一些属性可以...

自然语言处理应用 概述 确定网络及流程 实现阶段 导入需要的库文件 配置环境信息 预处理数据集 定义网络 定义优化器及损失函数 训练并保存模型 模型验证 实验结果 下载代码 自然语言处理应用 概述 情感分类是自然语言处理中文本分类问题的子集，属于自然语言处理最基础的应用。它是对带有感情色彩的主观性文本进行分析和推理的过程，...

使用PyNative模式调试 概述 执行单算子 执行普通函数 提升PyNative性能 调试网络训练模型 使用PyNative模式调试 Linux Ascend GPU 模型开发 初级 中级 高级 概述 MindSpore支持两种运行模式，在调试或者运行方面做了不同的优化: PyNative模式：也称动态...

使用NAD算法提升模型安全性 概述 建立被攻击模型 引入相关包 加载数据集 建立模型 对抗性攻击 对抗性防御 防御实现 防御效果 使用NAD算法提升模型安全性 Linux Ascend GPU CPU 数据准备 模型开发 模型训练 模型调优 企业 高级 概述 本教程介绍MindArmour提供的模...

迁移第三方框架训练脚本 概述 准备环节 算子评估 软硬件环境准备 E2E迁移网络 训练阶段 脚本迁移 精度调试 云上集成 推理阶段 样例参考 迁移第三方框架训练脚本 Linux Ascend GPU CPU 全流程 初级 中级 高级 概述 你可能已经编写过TensorFlow、PyTorch等框架的脚本，...

VolcanoJob Introduction Example Key Fields schedulerName minAvailable volumes tasks.replicas tasks.template tasks.policies policies plugins queue priorityClassName maxR...

mindarmour.defenses mindarmour.defenses This module includes classical defense algorithms in defencing adversarialexamples and enhancing model security and trustworthy. class...