【代码】基于MindSpore通过GPT实现情感分类。

通过这段代码，你可以对训练数据集中的图像进行一系列的数据增强操作，并获取处理后的图像及其形状信息，并打印出来。同时对于数据转换的代码有了深层次的理解。通过这段代码，你可以将单通道图像转换为HWC格式，然后进一步转换为CHW格式，并打印出两种格式的图像形状。通过这段代码，你可以生成一个随机图像，并将其转换为PIL图像对象，同时打印出图像的NumPy数组表示。的数据集，应用映射操作将每个数据乘以 2，

超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模型训练优化的过程，不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下：公式中，n𝑛是批量大小（batch size），ηη是学习率（learning rate）。另外，wt𝑤𝑡为训练轮次t𝑡中的权重参数，∇l∇𝑙为损失函数的导数。除了梯度本身，这两个因

什么是函数式自动微分，在日常的模型训练中，涉及到复杂的数学公式如何转换为机械语言，通过本次的学习，使我了解到了如何去做梯度计算，通过梯度计算，设计损失函数，有一步步优化代码。

从中可以意识到，平常使用的模型，都是训练模型完成之后的模型。本次的学习是在于模型前的训练和处理模型应用。forward_fn函数接收数据和标签，通过模型计算出预测的logits，并计算损失。train_step函数接收数据和标签，计算损失和梯度，并使用优化器更新模型参数。>7f>3d>3dtrain函数接收模型和数据集，设置模型为训练模式，遍历数据集的每个批次，执行单步训练，并每隔100个批次打印

AI处理漫画转视频第一步 从漫画PDF文件读取图片第二部 图片信息剪裁第三步 OCR识别处理图片，获取漫画对应的文本信息第四步 运用阿里云通义大模型千文处理提取的文本信息更符合文本语言第五步 运用FishVideo大模型将文本信息转变为对应的语音第六步 图片转视频处理将图片与语音结合并添加转场第七步 合并视频段。

明确要求 输出图片内容与提示词内容正相关、输出图片内容由动漫风格（此处可以使用图片流优化）输入文章的格式，由代码提取关键字内容，防止出现因格式问题，出现的大模型输出时间问题。关键字优化节点，输出有关故事的关键字节点信息（依据工作流形式工作）你是小芸，作为贴心的姐姐，与读者携手创作精彩故事。关键字节点优化处理，优化方案如下。

本案例完成了一个ViT模型在ImageNet数据上进行训练，验证和推理的过程，其中，对关键的ViT模型结构和原理作了讲解。通过学习本案例，理解源码可以帮助用户掌握Multi-Head Attention，TransformerEncoder，pos_embedding等关键概念，如果要详细理解ViT的模型原理，建议基于源码更深层次的详细阅读。