MindSpore
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设计
MindSpore设计概览
函数式和对象式融合编程范式
全场景统一架构
动静态图结合
三方硬件对接
原生分布式并行架构
图算融合加速引擎
高性能数据处理引擎
术语
模型库
官方模型库
API
mindspore
数据表达
张量
mindspore.Tensor
mindspore.tensor
mindspore.COOTensor
mindspore.CSRTensor
mindspore.RowTensor
mindspore.SparseTensor
参数
数据类型
运行环境
随机种子
序列化
自动微分
并行优化
即时编译
工具
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.rewrite
mindspore.boost
mindspore.numpy
mindspore.scipy
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
与PyTorch典型区别
MindSpore网络搭建
调试调优
网络迁移调试实例
网络迁移工具应用实践指南
常见问题
语法支持
静态图语法支持
静态图语法——运算符
静态图语法——Python语句
静态图语法——Python内置函数
Tensor索引支持
环境变量
环境变量
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
分布式并行
推理
特性咨询
RELEASE NOTES
Release Notes
MindSpore
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mindspore
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mindspore.Tensor
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mindspore.Tensor.fmax
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mindspore.Tensor.fmax
mindspore.Tensor.
fmax
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[源代码]
详情请参考
mindspore.ops.fmax()
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