MindX DL（昇腾深度学习组件）是支持 Atlas 800 训练服务器、Atlas 800 推理
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2022-10-11 14:03:55
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MindX DL Sample主要应用于企业的数据中心或超算中心机房中，针对不同的应用场景为客户提供AI深度学习端到端解决方案。 传统行业：用户无自建深度学习平台，希望能够提供简单易用、软硬件一体化的深度学习平台。 互联网和安防行业：用户有自建深度学习平台，希
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2022-11-06 17:55:52
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MindX SDK情绪识别项目速跑
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2022-12-20 17:11:56
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1.1 作业介绍1.1.1 作业背景随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进，全球各国都在借助新技术推动制造业升级，从工业2.0自动化开始兴起，到工业3.0信息化普及，如今正迈向工业4.0智能化。借助IoT、工业大数据、人工智能等先进技术实现从低端劳动密集型产业向高端科技型产业的制造升级。在应用人工智能技术之前，部分场景下已出现传统机器视觉进行质检的案例。但是由于产品零件复杂、光源多样等因素的限制，
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2022-12-18 19:58:16
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MindX SDK样例速跑
原创
2022-12-20 22:04:54
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基于MindStudio的MindX SDK应用开发全流程目录一、MindStudio介绍与安装 21 MindStudio介绍 22 MindSpore 安装 4二、MindX SDK介绍与安装 51 MindX SDK介绍 52.MindX SDK安装 6三、可视化流程编排介绍 81 SDK 基础概念 82.可视化流程编排 8四、SE-Resnet介绍 10五、开发过程 101 创建
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2024-04-17 19:43:22
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注意：巨坑提醒：python版本和mindx sdk有关联，python3.7.5最高支持的mindx sdk版本为2.0.3 如果使用2.0.4版本，会报错： 如果有遇到这类问题的小伙伴一定要记得注意一下Python和MindX SDK的版本哈。 MindX SDK2.0.4推荐Python用3.9.2版本，我的上面使用3.7.5是报错了。基于MindX SDK部署应用的源码介绍Mindx sd
前言MindStudio 是昇腾（Ascend） AI 生态中的全流程开发工具链，为开发者提供开发 AI 所需的一站式开发环境，支持模型开发、算子开发以及应用开发三个主流程中的开发任务，依靠模型可视化、算力测试、IDE 本地仿真调试等功能。 图1. 昇腾 AI 全景 一、MindX SDK 简介MindX SDK 是针对具体行业应用提出的 AI 开发套件。1、逻辑架构 图2. MindX SDK
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2023-11-12 11:42:07
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一、任务介绍1.1任务描述在本系统中，目的是基于MindX SDK，在昇腾平台上，开发端到端财务票据OCR识别的参考设计，实现对财务票据中的文本信息进行OCR识别的功能，达到功能要求。 视频演示过程：【使用MindStudio进行MindX SDK 财务票据OCR 开发】1.2 任务目标样例输入：财务票据jpg图片 样例输出：框出主要文本信息并标记文本内容以及票据类型的jpg图片1.3 环境信息开
基于MindX SDK的中文语音识别推理实验–swjtu寒假特别版关于 基于MindX SDK的中文语音识别推理实验 这个实验，首先是完成ECS环境搭建，再次推荐大家去看昇腾官方视频，里面有详细的步骤，我看的是B站的视频，在此把视频链接放出来，大家可以去看一下【【昇腾小姐姐教你趣味实验】昇腾工业质检应用实践】 链接：https://pan.baidu.com/s/12o6lZmhJ60NAYgKk
鲲鹏工程师培训及认证为客户提供鲲鹏认证伙伴基于open系开源内核构建的商业软件培训，包含商业软件介绍、特性描述、操作使用、开发指导等内容。MindX DL Sample的系统架构如图1所示。各个层级的基本功能如表1所示。MindX DL Sample为管理节点、计算节点、存储节点，各类节点主要功能如下。管理节点：管理集群，负责分发训练、推理任务到各个计算节点执行，完成深度学习组件的数据管理、任务管
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2024-02-29 18:00:40
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本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。
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2022-12-26 11:37:29
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源码下载：https://gitee.com/open-ascend/atlas_mindxsdk_samples/blob/master/contrib/cv/classification/image_mobilenetv2快速运行攻略（MindX SDK环境已经部署完毕情况下）：1、获取模型文件（1）MobilenetV2_for_PyTorch_1.2.onnx文件https://gitee
源码下载：https://gitee.com/ai_samples/atlas_mindxsdk_samples/blob/master/contrib/cv/classification/image_shufflenetv2快速运行攻略（MindX SDK环境已经部署完毕情况下）：1、获取模型文件（1）shufflenetv2.onnx文件https://gitee.com/ai_samples
欧拉服务器 内容精选换一换裸金属服务器支持Linux和Windows主流镜像版本。支持的Linux镜像包括：RedHat Linux Enterprise 6.5/6.7/6.8/6.9/7.2/7.3/7.4/7.5 64位CentOS 6.8/6.9/7.2/7.3/7.4 64位SUSE Linux Enterprise Server 11.4/12.1/1为保证MindX DL能够安装成功
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2023-10-16 15:00:37
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快速运行攻略（MindX SDK环境已经部署完毕情况下）：1、获取模型文件（1）resnet50_pytorch_1.3.onnx文件存放到 image_resnet50/data/models/resnet50 目录下2、模型文件转换（1）image_resnet50/data/models/resnet50目录下执行模型转换，根据芯片类型，执行atc_310.sh 或 atc_310P3.sh
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2024-07-22 14:02:22
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一、参考资料Ubuntu ssh 配置ssh远程连接docker通过ssh登录docker容器二、相关介绍AscendHub昇腾镜像仓库AscendHub昇腾镜像仓库是昇腾开放Docker镜像仓库，提供昇腾软件Docker镜像，包括MindX DL镜像，推理镜像，训练镜像，操作系统，其他等，支持用户快速部署昇腾基础软件和应用软件。三、关键步骤3.1 SSH连接Ascend昇腾服务器3.2 下载As
前情说明本作业基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。基于ECS（Ascend310）的U-Net网络的图像分割1. U-Net网络介绍：U-Net模型基于二维图像分割。在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中，U-Net获得了许多最佳奖项。论文中提出了一种用于医学
前情说明本作业基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。基于ECS（Ascend310）的U-Net网络的图像分割1. U-Net网络介绍：U-Net模型基于二维图像分割。在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中，U-Net获得了许多最佳奖项。论文中提出了一种用于医学
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2022-12-24 15:23:27
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MindX DL Sample主要应用于企业的数据中心或超算中心机房中，针对不同的应用场景为客户提供AI深度学习端到端解决方案。 传统行业：用户无自建深度学习平台，希望能够提供简单易用、软硬件一体化的深度学习平台。 互联网和安防行业：用户有自建深度学习平台，希
