# practices

**Repository Path**: yifanrensheng/practices

## Basic Information

- **Project Name**: practices
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2022-12-06
- **Last Updated**: 2024-09-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Cambricon Practices  

## 介绍  
欢迎使用 Cambricon Practices, 本仓库主要包含 CV 分类、检测、分割、NLP、语音等多场景的经典模型在寒武纪芯片 MLU 上的应用实验，结合 jupyter 可分步学习适配过程。具体实验可见寒武纪的 [在线实验](https://developer.cambricon.com/index/curriculum/experiment/classid/8.html)。  

建议阅读代码前先学习寒武纪 [在线课程](https://developer.cambricon.com/index/curriculum/index/classid/7.html)。  


## 实验指引  

| 实验名称  | 框架 | 领域 | 级别 | 用途 | 备注 |
| ------------- | ------------- | ------------- | ------------- | ------------- | ------------- |
| [基于寒武纪 MLU 的模型训练--YOLOv5 目标检测](/projects/pytorch_yolov5_train) | PyTorch | CV | 初级 | 训练 | Python，FP32 |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理--YOLOv5 目标检测](/projects/pytorch_yolov5_inference) | PyTorch | CV | 初级 | 推理 | MagicMind，Python，FP32  |
| [基于寒武纪 MLU 的模型训练--DBNet 文字检测](/projects/paddlepaddle_db_train) | PaddlePaddle | CV | 中级 | 训练 | Python，混合精度 |
| [基于寒武纪 MLU 的模型推理--DBNet+CRNN 的 OCR 实现](/projects/paddlepaddle_ocr_inference) | PaddlePaddle | CV | 中级 | 推理 | MagicMind，Python3，int16+FP32，动态输入 |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理–-YOLOv5 目标检测](/projects/pytorch_yolov5_inference_fusedOp) | PyTorch | CV | 中级 | 推理 | MagicMind，Python，int8, 大算子 |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理--Swin-Transformer 图像分类](/projects/pytorch_swin_transformer_inference) | PyTorch | CV | 中级 | 推理 | MagicMind, Python, FP32, 自定义算子 Plugin |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理--DeepLabV3 图像分割](/projects/tensorflow_deeplabv3_inference) | TensorFlow | CV | 中级 | 推理 | MagicMind，Python，int8，动态输入 |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理--EfficientNetV2 图像分类](/projects/tensorflow_efficientnetv2_inference) | TensorFlow | CV | 中级 | 推理 | MagicMind, C++/Python, int8 |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理–-SSD 目标检测](/projects/caffe_ssd_inference) | Caffe | CV | 中级 | 推理 | MagicMind，Python，int8 |
| [基于寒武纪 MLU 的模型推理--Transformer 的翻译任务](/projects/cnstream) | CNStream | CV | 中级 | PiPeline | Python3, C++, CNNL, MagicMind |
| [基于寒武纪 MLU 的模型训练–-Bert 的 SQuAD 任务](/projects/pytorch_bert_train) | PyTorch | NLP | 中级 | 训练 | Python，混合精度 |
| [基于寒武纪 MLU 的模型推理--Bert 的 SQuAD 任务](/projects/pytorch_bert_inference) | PyTorch | NLP | 中级 | 推理 | Python3, FP16, CNNL, BANGTransformer 大算子 |
| [基于寒武纪 MLU 的模型推理--Transformer 的翻译任务](/projects/pytorch_transformer_inference) | PyTorch | NLP | 中级 | 推理 | Python3, FP16, CNNL, 大算子 |
| [基于寒武纪 MLU 的模型训练--LPCNet 语音合成](/projects/tensorflow2_lpcnet_train) | TensorFlow2 | 语音 | 中级 | 训练 | CNNL, Python3, fp32 |
| [基于寒武纪 MLU 的模型推理--tacotron2 语音合成](/projects/pytorch_tacotron2_inference) | PyTorch | 语音 | 中级 | 推理 | CNNL，Python，FP32 |
| [基于寒武纪 MagicMind 的模型推理--Conformer 语音识别](/projects/onnx_conformer_inference) | ONNX | 语音 | 中级 | 推理 | MagicMind，Python3，FP32，大算子 |


## LICENSE  
Practices 的 License 具体内容请参见 [LICENSE](LICENSE) 文件。  

## 免责申明  
Cambricon Practices 仅用于教学使用，不用于其他商业用途。其中 Cambricon Practices 仅提供公共数据集的下载脚本，不拥有数据集的所有权，也不维护其数据质量，仅用于教学示范。请您在使用公共数据集和预训练模型的过程中，确保符合其对应的使用许可。  

如果您不希望您的数据集或模型公布在 Cambricon Practices 上，或者您希望更新 Cambricon Practices 中属于您的数据集或模型，请您通过 Github 或者 Gitee 中提交 issue，您也可以联系 ecosystem@cambricon.com 告知我们。