mindspore.mint
mindspore.mint提供了大量的functional、nn、优化器接口，API用法及功能等与业界主流用法一致，方便用户参考使用。 mint接口当前是实验性接口，在图编译模式为O0和PyNative模式下性能比ops更优。当前暂不支持图下沉模式及CPU、GPU后端，后续会逐步完善。
模块导入方法如下：
from mindspore import mint
Tensor
创建运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
创建一个从 start 开始， end 结束（不含），步长为 step 序列（一维张量）。 |
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无 |
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创建一个主对角线上元素为1，其余元素为0的Tensor。 |
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无 |
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创建一个值全为1的Tensor。 |
|
无 |
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创建一个数值全为1的Tensor，shape和 input 相同，dtype由 dtype 决定。 |
|
无 |
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创建一个值全为0的Tensor。 |
|
无 |
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创建一个数值全为0的Tensor，shape和 input 相同，dtype由 dtype 决定。 |
|
无 |
索引、切分、连接、突变运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
在指定维度上拼接输入Tensor。 |
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无 |
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返回输入Tensor在指定 index 索引对应的元素组成的切片。 |
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在Ascend后端，以下场景将导致不可预测的行为： 正向执行流程中，当 index 的取值不在范围 [-input.shape[dim], input.shape[dim]) 内； 反向执行流程中，当 index 的取值不在范围 [0, input.shape[dim]) 内。 |
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返回一个新的Tensor，该Tensor沿维度 dim 按 index 中给定的索引对 input 进行选择。 |
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无 |
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按照输入 dims 的维度顺序排列输入Tensor。 |
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无 |
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将 src 中所有的元素添加到 input 中 index 指定的索引处。 |
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无 |
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根据指定的轴将输入Tensor切分成块.。 |
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无 |
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沿着指定的轴，指定起始位置获取指定长度的Tensor。 |
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无 |
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返回所有非零元素下标位置。 |
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无 |
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通过复制 dims 次 input 来创建新的Tensor。 |
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无 |
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在指定轴上对输入Tensor序列进行堆叠。 |
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无 |
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返回一个Tensor，Tensor的元素从 input 或 other 中根据 condition 选择。 |
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无 |
随机采样
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
根据正态（高斯）随机数分布生成随机数。 |
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无 |
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返回shape与输入相同，类型为 dtype 的Tensor，dtype由输入决定，其元素取值服从 \([0, 1)\) 区间内的均匀分布。 |
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无 |
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返回一个Tensor，shape和dtype由输入决定，其元素为服从均匀分布的 \([0, 1)\) 区间的数字。 |
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无 |
数学运算
逐元素运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
逐元素计算输入Tensor的绝对值。 |
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无 |
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对 other 缩放 scalar 后与 input 相加。 |
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无 |
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将输入Tensor的值裁剪到指定的最小值和最大值之间。 |
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无 |
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逐元素计算input/other的反正切值。 |
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无 |
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无 |
||
向上取整函数。 |
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无 |
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逐元素计算输入的余弦。 |
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如果使用float64，可能会存在精度丢失的问题。 |
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逐元素计算第一个输入Tensor除以第二输入Tensor的商。 |
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无 |
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|
无 |
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逐元素计算 input 的高斯误差函数。 |
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无 |
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计算输入的逆误差函数。 |
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无 |
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逐元素计算 input 的指数。 |
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无 |
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逐元素向下取整函数。 |
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无 |
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逐元素返回Tensor的自然对数。 |
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如果输入值在(0, 0.01]或[0.95, 1.05]范围内，则输出精度可能会存在误差。 |
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逐元素计算两个Tensor的逻辑与运算。 |
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无 |
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逐元素计算一个Tensor的逻辑非运算。 |
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无 |
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逐元素计算两个Tensor的逻辑或运算。 |
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无 |
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两个Tensor逐元素相乘。 |
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无 |
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计算输入input的相反数并返回。 |
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无 |
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|
无 |
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计算 input 中每个元素的 exponent 次幂。 |
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无 |
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返回输入Tensor每个元素的倒数。 |
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无 |
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逐元素计算输入Tensor元素的平方根倒数。 |
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无 |
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逐元素计算Sigmoid激活函数。 |
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无 |
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逐元素计算输入Tensor的正弦。 |
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无 |
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逐元素返回当前Tensor的平方根。 |
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无 |
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逐元素返回Tensor的平方。 |
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无 |
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对 other 缩放 scalar 后与 input 相减。 |
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无 |
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逐元素计算输入元素的双曲正切。 |
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无 |
Reduction运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
返回输入Tensor在指定轴上的最大值索引。 |
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无 |
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默认情况下，通过对维度中所有元素进行“逻辑与”来减少 input 的维度。 |
|
无 |
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默认情况下，通过对维度中所有元素进行“逻辑或”来减少 input 的维度。 |
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无 |
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在给定轴上计算输入Tensor的最大值。 |
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无 |
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默认情况下，移除输入所有维度，返回 input 中所有元素的平均值。 |
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无 |
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在给定轴上计算输入Tensor的最小值。 |
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无 |
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默认情况下，使用指定维度的所有元素的乘积代替该维度的其他元素，以移除该维度。 |
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无 |
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计算Tensor指定维度元素的和。 |
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无 |
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对输入Tensor中元素去重。 |
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无 |
比较运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
逐元素比较两个输入Tensor是否相等。 |
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无 |
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按元素比较输入参数 \(input > other\) 的值，输出结果为bool值。 |
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无 |
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输入两个Tensor，逐元素比较第一个Tensor是否大于等于第二个Tensor。 |
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无 |
|
按元素比较输入参数 \(input,other\) 的值，输出结果为bool值。 |
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无 |
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返回一个布尔型Tensor，表示 input 的每个元素与 other 的对应元素在给定容忍度内是否“接近”。 |
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无 |
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判断输入数据每个位置上的元素是否是有限数。 |
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无 |
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逐元素计算 \(input <= other\) 的bool值。 |
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无 |
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逐元素计算 \(input < other\) ，返回为bool。 |
|
无 |
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逐元素计算 \(input <= other\) 的bool值。 |
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无 |
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无 |
||
逐元素计算两个输入Tensor中的最大值。 |
|
无 |
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逐元素计算两个输入Tensor中的最小值。 |
|
无 |
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计算两个Tensor是否不相等。 |
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无 |
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沿给定维度查找 k 个最大或最小元素和对应的索引。 |
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如果 sorted 设置为False, 由于在不同平台上存在内存排布以及遍历方式不同等问题，sorted 设置为False时计算结果的显示顺序可能会出现不一致的情况。 |
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按指定顺序对输入Tensor的指定维上的元素进行排序。 |
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目前能良好支持的数据类型有：float16、uint8、int8、int16、int32、int64。如果使用float32，可能产生精度误差。 |
BLAS和LAPACK运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
基于batch维度的两个Tensor的矩阵乘法，仅支持三维。 |
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无 |
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计算输入矩阵的逆。 |
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无 |
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计算两个数组的矩阵乘积。 |
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无 |
其他运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
将输入shape广播到目标shape。 |
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无 |
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计算输入Tensor input 沿轴 dim 的累积和。 |
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无 |
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沿给定轴翻转Tensor中元素的顺序。 |
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无 |
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沿着轴重复Tensor的元素，类似 numpy.repeat。 |
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仅Atlas A2训练系列产品支持。 |
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返回位置索引，根据这个索引将 values 插入 sorted_sequence 后，sorted_sequence 的最内维度的顺序保持不变。 |
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无 |
mindspore.mint.nn
卷积层
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
将提取出的滑动局部区域块还原成更大的输出Tensor。 |
|
无 |
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从一个batch的输入Tensor中提取滑动局部块。 |
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无 |
线性层
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
全连接层。 |
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无 |
Dropout层
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
随机丢弃层。 |
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无 |
损失函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
输入 input 经过sigmoid激活函数后作为预测值， 用此预测值计算和目标值之间的二值交叉熵损失。 |
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无 |
mindspore.mint.nn.functional
卷积函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
将提取出的滑动局部区域块还原成更大的输出Tensor。 |
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目前，只支持3-D或4-D（包含批维度）的类图像输出Tensor。 |
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从一个batch的输入Tensor中提取滑动局部块。 |
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目前，只支持4-D（包含批维度）的类图像Tensor。 对于Ascend，仅Atlas A2以上平台支持。 |
池化函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
二维最大值池化。 |
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只支持 Atlas A2 训练系列产品。 |
非线性激活函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
对输入数据进行批量归一化和更新参数。 |
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无 |
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指数线性单元激活函数。 |
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无 |
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高斯误差线性单元激活函数。 |
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无 |
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在mini-batch输入上进行组归一化。 |
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无 |
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在mini-batch输入上应用层归一化（Layer Normalization）。 |
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无 |
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leaky_relu激活函数。 |
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无 |
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对输入Tensor逐元素计算线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit）值。 |
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无 |
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逐元素计算Sigmoid激活函数。 |
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无 |
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按输入逐元素计算激活函数SiLU（Sigmoid Linear Unit）。 |
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无 |
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在指定轴上对输入Tensor执行Softmax激活函数做归一化操作。 |
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无 |
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将softplus函数作用于 input 的每个元素上。 |
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无 |
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逐元素计算输入元素的双曲正切。 |
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无 |
线性函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
对输入 input 应用全连接操作。 |
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这是一个实验性API，后续可能修改或删除。 |
Dropout函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些值归零，起到减少神经元相关性的作用，避免过拟合。 |
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无 |
稀疏函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
以 input 中的值作为索引，从 weight 中查询对应的embedding向量。 |
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在Ascend后端， input 的值非法将导致不可预测的行为。 |
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返回一个one-hot类型的Tensor。 |
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无 |
损失函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
计算预测值 logits 和 目标值 labels 之间的二值交叉熵（度量两个概率分布间的差异性信息）损失。 |
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logits 的值必须要在0-1范围内。 |
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输入经过sigmoid激活函数后作为预测值， binary_cross_entropy_with_logits 计算预测值和目标值之间的二值交叉熵损失。 |
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无 |
Vision函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
给定一个输入和一个网格，使用网格中的输入值和像素位置计算输出。 |
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无 |
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根据参数 pad 对输入进行填充。 |
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circular 模式性能较差，不推荐使用。 |
mindspore.mint.optim
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
Adaptive Moment Estimation Weight Decay(AdamW)算法的实现。 |
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这是一个实验性的优化器接口，需要和 LRScheduler 下的动态学习率接口配合使用。 对于Ascend，仅Atlas A2以上平台支持。 |
mindspore.mint.linalg
逆数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
警告 |
计算输入矩阵的逆。 |
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无 |