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.nn
  • mindspore.ops
  • mindspore.ops.primitive
  • mindspore.amp
  • mindspore.train
  • mindspore.communication
  • mindspore.common.initializer
  • mindspore.dataset
  • mindspore.dataset.transforms
  • mindspore.mindrecord
  • mindspore.nn.probability
  • mindspore.nn.transformer
  • mindspore.rewrite
  • mindspore.boost
  • mindspore.numpy
  • mindspore.scipy
  • C++ API↗

API映射

  • PyTorch与MindSpore API映射表
  • TensorFlow与MindSpore API映射表

迁移指南

  • 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。
Next

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