MindSpore
设计
全场景统一
函数式微分编程
动静态图结合
异构并行训练
分布式并行
中间表达MindIR
高性能数据处理引擎
图算融合加速引擎
二阶优化
可视化调试调优↗
安全可信↗
术语
规格
基准性能
网络支持
算子支持
语法支持
API
mindspore
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.functional
mindspore.parallel.nn
mindspore.scipy
mindspore.boost
C++ API↗
API映射
PyTorch与MindSpore
TensorFlow与MindSpore
迁移指南
概述
准备工作
网络脚本分析
网络脚本开发
网络调试
精度调优
性能调试
推理执行
网络迁移调试实例
常见问题
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
推理
特性咨询
RELEASE NOTES
Release Notes
MindSpore
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MindSpore 文档
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MindSpore 文档
设计
MindSpore主要功能的设计理念,帮助框架开发者更好地理解整体架构。
规格
基准性能、网络支持、算子支持和语法支持等规格说明。
API
MindSpore API说明列表。
API映射
由社区提供的PyTorch与MindSpore、TensorFlow与MindSpore之间的API映射。
迁移指南
从其他机器学习框架将神经网络迁移到MindSpore的完整步骤和注意事项。
FAQ
常见问题与解答,包括安装、数据处理、编译执行、调试调优、分布式并行、推理等。