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- 一、环境准备
- 1.进入ModelArts官网
- 2.使用CodeLab体验Notebook实例
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。
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一、环境准备
1.进入ModelArts官网
云平台帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,选择下面的云平台以开始使用昇思MindSpore,获取安装命令,安装MindSpore2.0.0-alpha版本,可以在昇思教程中进入ModelArts官网
选择下方CodeLab立即体验
等待环境搭建完成
2.使用CodeLab体验Notebook实例
下载NoteBook样例代码,ResNet50迁移学习 ,.ipynb
为样例代码
选择ModelArts Upload Files上传.ipynb
文件
选择Kernel环境
切换至GPU环境,切换成第一个限时免费
进入昇思MindSpore官网,点击上方的安装
获取安装命令
回到Notebook中,在第一块代码前加入命令
conda update -n base -c defaults conda
安装MindSpore 2.0 GPU版本
conda install mindspore=2.0.0a0 -c mindspore -c conda-forge
安装mindvision
pip install mindvision