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
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
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、API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。
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