MindSpore
设计
MindSpore设计概览
张量视图
函数式和对象式融合编程范式
动静态图结合
静态图动态shape
分布式并行原生
高性能数据处理引擎
全场景统一架构
图算融合加速引擎
三方硬件对接
术语
模型库
官方模型库
API
mindspore
mindspore.nn
mindspore.ops
mindspore.ops.primitive
mindspore.mint
mindspore.amp
mindspore.train
mindspore.communication
mindspore.communication.comm_func
mindspore.common.initializer
mindspore.hal
mindspore.dataset
mindspore.dataset.transforms
mindspore.mindrecord
mindspore.nn.probability
mindspore.rewrite
mindspore.multiprocessing
mindspore.boost
mindspore.numpy
mindspore.scipy
mindspore.experimental
API映射
PyTorch与MindSpore API映射表
迁移指南
迁移指南概述
环境准备
模型分析与准备
网络搭建对比
调试调优
网络迁移调试实例
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
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数据处理
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RELEASE NOTES
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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。
模型库
包含不同领域的模型示例和性能数据。
API
MindSpore API说明列表。
API映射
由社区提供的PyTorch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。
语法支持
静态图、Tensor索引等语法支持。
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。
RELEASE NOTES
包含发布版本的主要特性和增强,API变更等信息。
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