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编译构建流程、编译脚本编写、目录规则、独立编译单个组件、独立编译芯片解决方案等介绍请见 编译构建子系统介绍。
外设驱动子系统提供 OpenHarmony 专有的外部设备操作接口。本模块提供设备操作接口有：FLASH, GPIO, I2C, PWM, UART, WATCHDOG 等。OpenHarmony 提供了两种驱动适配方式：使用外设驱动子系统、使用 HDF 驱动框架。由于轻量级系统的资源有限，这里建议使用 IOT 子系统方式。
本文介绍了OpenHarmony外设驱动子系统的移植指导，包括两种驱动适配方式（外设驱动子系统与HDF框架），建议轻量级系统采用IOT子系统方式。详细说明了接口定义文件位置、厂商适配目录结构，并通过实例展示了如何在config.json中添加iot_hardware子系统以及构建适配文件的GN配置。文中还包含相关技术文章链接，涉及鸿蒙南北向开发、职业发展等内容。最后给出了驱动适配的具体实现路径和必
驱动主要包含两部分，平台驱动和器件驱动。平台驱动主要包括通常在SOC内的GPIO、I2C、SPI等；器件驱动则主要包含通常在SOC外的器件，如 LCD、TP、WLAN等图1OpenHarmony 驱动分类HDF驱动被设计为可以跨OS使用的驱动程序，HDF驱动框架会为驱动达成这个目标提供有力的支撑。开发HDF驱动中，请尽可能只使用HDF驱动框架提供的接口，否则会导致驱动丧失跨OS使用的特性。在开始驱
OpenHarmony 芯片移植完成后，需要开展 OpenHarmony 兼容性测试以及芯片 SDK 功能性测试。除可获得测试认证之外，还可以在开发阶段提前发现缺陷，大幅提高代码质量。
现有多模输入子系统框架中，设备原始输入事件要经由 libinput 处理，封装成 libinput 的事件类型。多模输入子系统接收并处理 libinput 封装的事件。特别地，libinput 依赖 udev 获得输入设备热插拔事件的通知。udev 将监听热插拔事件、读取热插拔的设备信息，连同枚举已加载设备等接口实现封装成 libudev 共享库。libinput 通过 libudev 封装的这些
本次使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。迁移学习详细内容见。
在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。今天将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。
数据集可视化：从mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口中加载的训练数据集返回值为字典，用户可通过 create_dict_iterator 接口创建数据迭代器，使用 next 迭代访问数据集。教程采用了狗与狼分类数据集做了案例介绍。训练和评估：开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。普遍的做法是，在一个非常大的基础数
使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。做法：在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，再使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。
迁移学习作为现在模型训练的基本模式，基本已全面取代了最初的从零开始训练模型的方式，迁移学习不仅可以加快模型训练，加速模型收敛，针对特定任务快速完成模型训练，提高模型的泛化能力。无论从小规模，特定任务的模型训练到大模型的训练，迁移学习都成为了主流范式。
ResNet50迁移学习。
今天学习了迁移学习的相关知识。我觉得迁移学习是机器学习中一种利用已经训练好的模型（通常是在大规模数据集上预训练的模型）来解决新的但相关的问题的技术。其核心思想是利用从一个任务中学到的知识来加速另一个相关任务的学习过程。除此之外，我还了解了关于ResNet50的相关知识。它是ResNet系列中的一员，其中的“50”表示网络中包含50个主要的卷积层。这几天学习的内容比较复杂，还需要留更多的时间来复习。
为了使MindSpore更好地与其他系统融合，我需要深入了解其API和集成方式，并进行必要的定制和开发工作。Neck：相比于YOLOv4的SPP模块（左），SPPF模块将原SPP中的k=5，9，13的MaxPool + skip的分支，替换成了CBL + 串行通过三个最大池化层。比如说YOLOv5，他的网络结构相比YOLOv4，主要改进点在BackBone，Neck和部分，而Head部分则与v3和
在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。下载案例所用到的狼与狗分类数据集，数据集中的图像来自于ImageNet，每个分类有大约120张训练图像
ResNet50是一种深度残差网络(Residual Network)模型,它是由微软研究院的研究员Kaiming He等人在2015年提出的一种深度学习模型。ResNet50是其中的一种变体,它有50层深度。ResNet50的核心思想是引入“残差学习”的概念,通过在神经网络中添加“跳跃连接”(skip connections)来解决深度神经网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题。跳跃连接能够将前面层
普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。，数据集中的图像来自于ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。对获取到的图像及
数据集的结构如下：在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。下载案例所用到的，数据集中的图像来自于ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验
在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。文件对对验证集的狼和狗图像数据进行预测。使用固定特征进行训练的时候，需要冻结除最后一层之外的所有网络层
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该单元学习了利用ResNet50网络进行迁移学习。迁移学习，指的是在预训练模型上进行训练，可以节省时间、空间、金钱。可以通过固定一定层数的网络参数来减少需要训练的参数，来提高效率。
普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。，数据集中的图像来自于ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。使用固定特征进行
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它的核心思想是在一个任务（源任务）上学习到的模型能够被应用到另一个不同的但相关的任务（目标任务）上，以提高学习效率和性能。这种做法模仿了人类学习的方式，即我们在学习新事物时，往往能利用过去学到的知识和经验，从而更快地理解和掌握新知识。在传统的机器学习中，模型通常需要在目标任务上从头开始学习，这意味着需要大量的标注数据。迁移学习通过利
在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。迁移学习详细内容见。
从mindspore.dataset.ImageFolderDataset 接口中加载的训练数据集返回值为字典，用户可通过create_dict_iterator 接口创建数据迭代器，使用next迭代访问数据集。狼狗数据集提取自lmageNet分类数据集，使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset 接口来加载数据集，并进行相关图像增强操作。搭建好模型框架后，通过将
普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。开始训练模型，与没有预训练模型相比，将节约一大半时间，因为此时可以不用计算部分梯度。，数据集中的图像来自于ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。使用固定特征进行训练的时候，需要冻结除最后一层之外的所有网络层。对获取到的图像及标签数据
GPU默认可能使用FP16混合精度训练，而Ascend可能以FP32执行，不同精度下计算的舍入误差累积后差异放大。某些算子（如矩阵乘法、激活函数）在PyTorch（GPU）和昇腾（Ascend）中的底层实现不同。即使模型结构和输入数据完全相同，GPU和Ascend的训练结果仍存在随机性差异（如损失函数波动）。GPU和Ascend在多卡训练时的并行策略不同（如数据分片方式）。工具，收集训练过程中各层
FCN-8s 架构在 Pascal VOC 2012 数据集上的性能相对以前的方法提升了 20%，达到了 62.2% 的mIOU。这种架构是语义分割的基础，此后一些较新的和更好的体系结构都基于此架构。全卷积网络（FCNs）可以用于自然图像的语义分割、多模态医学图像分析和多光谱卫星图像分割。
迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过多种方式实现，包括特征提取、模型微调和领域自适应等方法。特征提取是将源领域的特征应用到目标领域中，模型微调是在源模型的基础上对目标模型进行调整，领域自适应则是通过对目标领域进行适应性训练来
上节课的学习了ResNet50图像分类相关的内容，今天学习的内容是的"ResNet50迁移学习"相关的内容。迁移学习就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。在实际场景中的，由于训练数据集不足，所以很少会从头开始训练整个网络。普遍做法是，在一个大的数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。今天学习的内容是采用ResNe
迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过多种方式实现
在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。迁移学习详细内容见Stanford University CS231n。
CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络，来自论文。该模型实现了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。该模型一个重要应用领域是域迁移(Domain Adaptation)，可以通俗地理解为图像风格迁移。
ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。下图是在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图，由图中数据可以看出，56层网络比20层网络训练误差和测试误差更大，随着网络的加深，其误差
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）如GPT系列、BERT等取得了显著的成果。然而，这些通用的LLM在特定专业领域的应用中往往不能直接满足需求。跨领域AI Agent旨在通过迁移学习的方法，将LLM的能力迁移到不同的专业领域，如医疗、金融、法律等，以提高模型在这些领域的性能和适应性。本文的范围涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面，包括核心概念、算法原理、数学模型、项目实战等，旨在为读者
本文介绍了如何将C/C++三方库快速移植到OpenHarmony系统的完整流程。主要内容包括： 通过风险识别工具分析三方库的运行时依赖 使用lycium工具在Linux环境下完成交叉编译构建，支持cmake/configure/make等多种构建方式 测试验证方法及库文件使用方式 详细说明了编译脚本模板规则和关键函数实现 以minizip-ng为例展示快速适配过程 文章提供了从分析、编译到测试的完
【代码】昇腾 CL 和 MindSpore 助力 ResNet50 推理。
当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。这时候，你可以直接使用之前保存下来的模型的参数来作为这一任务的初始化参数，然后在训练的过程中，依据结果不断进行一些修改。通常的做法是截断预先训练好的网络的最后一层（softmax层），并用与我们自己的问题相关的新的softmax层替换它。fi
数据、算力、算法，人工智能的三大要素。迁移学习，很有拿来主义的内涵。一个已经在大规模数据上训练的具有良好的泛化特征的网络进行特征提取，而训练除最后一层分类网络。着重关注网络定义、权重冻结（不计算梯度）。真正能应用的是成熟的有效果的，与科研追求学术前沿是相反的。在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然
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