MindSpore
设计
MindSpore设计概览
函数式微分编程
中间表示MindIR
全场景统一
动静态图结合
分布式并行
图算融合加速引擎
高性能数据处理引擎
术语
规格
基准性能
网络支持↗
API支持
语法支持
API
mindspore
张量
mindspore.Tensor
神经网络层方法
Tensor操作方法
Parameter操作方法
其他方法
mindspore.COOTensor
mindspore.CSRTensor
mindspore.RowTensor
mindspore.SparseTensor
参数
数据类型
随机种子
运行环境
模型
回调函数
数据处理工具
序列化
调试调优
即时编译
日志
安装验证
内存回收
二阶优化
mindspore.amp
mindspore.common.initializer
mindspore.communication
mindspore.dataset
mindspore.dataset.audio
mindspore.dataset.config
mindspore.dataset.text
mindspore.dataset.transforms
mindspore.dataset.vision
mindspore.mindrecord
mindspore.nn
mindspore.nn.probability
mindspore.nn.transformer
mindspore.numpy
mindspore.ops
mindspore.ops.function
mindspore.rewrite
mindspore.scipy
mindspore.boost
C++ API↗
API映射
PyTorch与MindSpore API映射表
TensorFlow与MindSpore API映射表
迁移指南
概述
环境准备与资料获取
模型分析与准备
MindSpore网络搭建
调试调优
网络迁移调试实例
常见问题
与PyTorch典型区别
基于自定义算子接口调用第三方算子库
FAQ
安装
数据处理
执行问题
网络编译
算子编译
第三方框架迁移使用
性能调优
精度调优
分布式配置
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RELEASE NOTES
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mindspore.Tensor.nbytes
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mindspore.Tensor.nbytes
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mindspore.Tensor.
nbytes
返回Tensor占用的总字节数。