ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleN

掌握TIK C++量算动态shape输的实现。掌握端到端的TIKC++算子开发流程。在线实验>基于昇腾CANN的TIK C++算子开发。了解NPU模式下的性能采集与分析。掌握CPU模式下的算子调试技术。掌握UT和ST的测试编码方法。第三章 TIK C++算子开发及验证。

基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据集 Dataset || 数据变换 Transforms || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline

昇腾AI处理器里面有8个计算核心，所以我们要把这些数据要给它分到这些计算核心上，在这个例子里面，就是把它分成了八份，分给了八个计算核心去进行计算。单目算子的编写可参考官方文档TIK2的第五章矢量编程，在add示例代码的基础上修改为单目计算（求平方根）本课程以矢量编程Add算子为例，对TIK C++的使用进行详细讲解，并讲解sqrt单目算子的改写步骤。具体可参考在线实验：基于昇腾CANN的Ascen

MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络，MobileNet网络使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数 α和分辨率系数 β使模型满足不同应用场景的需求。

命令行工具，用于调用 Gemini 系列大模型（如 Gemini 1.5），支持本地与 API 调用，适用于代码生成、文本处理等任务。

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流程： 权重加载 -> 启动推理 -> 效果比较与调优 -> 性能测试 -> 性能优化权重加载如微调章节介绍，最终的模型包含两部分：base model 和 LoRA adapter，其中base model的权重在微调时被冻结，推理时加载原权重即可，LoRA adapter可通过PeftModel.from_pretrained进行加载。

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