Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
MindSpore
docs
提交
282eec3f
D
docs
项目概览
MindSpore
/
docs
通知
4
Star
2
Fork
2
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
D
docs
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
提交
282eec3f
编写于
7月 31, 2020
作者:
Z
zhangchengmin
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
cv_app to readme
上级
f76ff439
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
2 addition
and
1 deletion
+2
-1
tutorials/notebook/README.md
tutorials/notebook/README.md
+2
-1
未找到文件。
tutorials/notebook/README.md
浏览文件 @
282eec3f
...
...
@@ -54,7 +54,8 @@
| 加载数据集 |
[
loading_dataset.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/loading_dataset.ipynb
)
| 使用指南 | - 学习MindSpore中加载数据集的方法
<br/>
- 展示加载常用数据集的方法
<br/>
- 展示加载MindRecord格式数据集的方法
<br/>
- 展示加载自定义格式数据集的方法
| 数据处理与数据增强 |
[
data_loading_enhancement.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/data_loading_enhance/data_loading_enhancement.ipynb
)
| 使用指南 | - 学习MindSpore中数据处理和增强的方法
<br/>
- 展示数据处理、增强方法的实际操作
<br/>
- 对比展示数据处理前和处理后的效果
<br/>
- 表述在数据处理、增强后的意义
| 自然语言处理应用 |
[
nlp_application.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/nlp_application.ipynb
)
| 应用实践 | - 展示MindSpore在自然语言处理的应用
<br/>
- 展示自然语言处理中数据集特定的预处理方法
<br/>
- 展示如何定义基于LSTM的SentimentNet网络
| 计算机视觉应用 |
[
mindspore_computer_vision_application.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindspore_computer_vision_application.ipynb
)
| 应用实践 | - 学习MindSpore卷积神经网络在计算机视觉应用的过程
<br/>
- 学习下载CIFAR-10数据集,搭建运行环境
<br/>
- 学习使用ResNet-50构建卷积神经网络
<br/>
- 学习使用Momentum和SoftmaxCrossEntropyWithLogits构建优化器和损失函数
<br/>
- 学习调试参数训练模型,判断模型精度
| 使用PyNative进行神经网络的训练调试体验 |
[
debugging_in_pynative_mode.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/debugging_in_pynative_mode.ipynb
)
| 模型调优 | - GPU平台下从数据集获取单个数据进行单个step训练的数据变化全过程解读
<br/>
- 了解PyNative模式下的调试方法
<br/>
- 图片数据在训练过程中的变化情况的图形展示
<br/>
- 了解构建权重梯度计算函数的方法
<br/>
- 展示1个step过程中权重的变化及数据展示
| MindInsight的模型溯源和数据溯源体验 |
[
mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb
)
| 模型调优 | - 了解MindSpore中训练数据的采集及展示
<br/>
- 学习使用SummaryRecord记录数据
<br/>
- 学习使用回调函数SummaryCollector进行数据采集
<br/>
- 使用MindInsight进行数据可视化
<br/>
- 了解数据溯源和模型溯源的使用方法
| 计算图和数据图可视化 |
[
calculate_and_datagraphic.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb
)
| 模型调优 | - 了解MindSpore中新增可视化功能
<br/>
- 学习使用MindInsight可视化看板
<br/>
- 学习使用查看计算图可视化图的信息的方法
<br/>
- 学习使用查看数据图中展示的信息的方法
| 标量、直方图、图像和张量可视化 |
[
mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb
)
| 模型调优 | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程
<br/>
- 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示
<br/>
- 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息
<br/>
- 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
\ No newline at end of file
| 标量、直方图、图像和张量可视化 |
[
mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb
](
https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb
)
| 模型调优 | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程
<br/>
- 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示
<br/>
- 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息
<br/>
- 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录