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Ascend GPU CPU 模型开发 中级 高级

Model Zoo

领域	子领域	网络	Ascend	GPU	CPU
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	AlexNet	Supported	Supported	Doing
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	GoogleNet	Doing	Supported	Doing
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	LeNet	Supported	Supported	Supported
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-50	Supported	Supported	Doing
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-101	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNext50	Supported	Supported	Doing
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	VGG16	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	InceptionV3	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	移动端图像分类（Mobile Image Classification） 目标检测（Image Classification） 语义分割（Semantic Tegmentation）	MobileNetV2	Supported	Supported	Doing
计算机视觉（CV）	移动端图像分类（Mobile Image Classification） 目标检测（Image Classification） 语义分割（Semantic Tegmentation）	MobileNetV3	Doing	Supported	Doing
计算机视觉（CV）	目标检测（Targets Detection）	SSD	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	目标检测（Targets Detection）	YoloV3-ResNet18	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	目标检测（Targets Detection）	YoloV3-DarkNet53	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	目标检测（Targets Detection）	FasterRCNN	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	DeeplabV3	Supported	Doing	Doing
计算机视觉（CV）	目标检测（Targets Detection）	WarpCTC	Doing	Supported	Doing
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	BERT	Supported	Doing	Doing
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	Transformer	Supported	Doing	Doing
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	SentimentNet	Doing	Supported	Supported
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	MASS	Supported	Doing	Doing
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	TinyBert	Supported	Doing	Doing
推荐（Recommender）	推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction）	DeepFM	Supported	Supported	Doing
推荐（Recommender）	推荐系统、搜索、排序（Recommender System, Search ranking）	Wide&Deep	Supported	Supported	Doing
图神经网络（GNN）	文本分类（Text Classification）	GCN	Supported	Doing	Doing
图神经网络（GNN）	文本分类（Text Classification）	GAT	Supported	Doing	Doing

你也可以使用 MindWizard工具 快速生成经典网络脚本。

预训练模型

*代表MindSpore已发布的版本号，支持网络训练的硬件平台有CPU、GPU和Ascend，以下表格中 ✓ 代表模型是基于选中的硬件平台训练而来。

领域	子领域	网络	数据集	CPU	GPU	Ascend	0.5.0-beta*
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	AlexNet	CIFAR-10			✓	下载
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	LeNet	MNIST			✓	下载
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	VGG16	CIFAR-10			✓	下载
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-50	CIFAR-10			✓	下载
计算机视觉（CV）	目标检测（Targets Detection）	YoloV3-DarkNet53	COCO 2014			✓	下载
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	BERT_Base	zhwiki			✓	下载
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	BERT_NEZHA	zhwiki			✓	下载
自然语言处理（NLP）	自然语言理解（Natural Language Understanding）	Transformer	WMT English-German			✓	下载