mindflow.cell

接口名	概述	支持平台
mindflow.cell.AttentionBlock	AttentionBlock 包含 MultiHeadAttention 和 MLP 网络堆叠而成。	Ascend CPU
mindflow.cell.ConditionDiffusionTransformer	以Transformer作为骨干网络的条件控制扩散模型。	Ascend
mindflow.cell.DiffusionTrainer	扩散模型训练控制实现。	Ascend
mindflow.cell.DiffusionTransformer	以Transformer作为骨干网络的扩散模型。	Ascend
mindflow.cell.DDIMPipeline	DDIM采样过程控制实现。	Ascend
mindflow.cell.DDIMScheduler	DDIMScheduler 实现了去噪扩散概率模型DDIM中介绍的去噪过程。	Ascend
mindflow.cell.DDPMPipeline	DDPM采样过程控制实现。	Ascend
mindflow.cell.DDPMScheduler	DDPMScheduler 实现了去噪扩散概率模型DDPM中介绍的去噪过程。	Ascend
mindflow.cell.FCSequential	一个全连接层的顺序容器，按序放入全连接层。	Ascend GPU
mindflow.cell.FNO1D	一维傅里叶神经算子（FNO1D）包含一个提升层、多个傅里叶层和一个解码器层。	Ascend GPU
mindflow.cell.FNO2D	二维傅里叶神经算子（FNO2D）包含一个提升层、多个傅里叶层和一个解码器层。	Ascend GPU
mindflow.cell.FNO3D	三维傅里叶神经算子（FNO3D）包含一个提升层、多个傅里叶层和一个解码器层。	Ascend GPU
mindflow.cell.InputScale	将输入值缩放到指定的区域。	Ascend GPU
mindflow.cell.LinearBlock	全连接模块。	Ascend GPU
mindflow.cell.MultiHeadAttention	多头注意力机制，具体细节可以参见 Attention Is All You Need 。	Ascend CPU
mindflow.cell.MultiScaleFCSequential	多尺度的全连接神经网络。	Ascend GPU
mindflow.cell.PDENet	PDE-Net模型。	Ascend GPU
mindflow.cell.PeRCNN	物理编码循环卷积神经网络(PeRCNN)，对给定的物理结构进行强制编码，实现稀疏数据上的时空演化的学习。	Ascend GPU
mindflow.cell.ResBlock	密集层的残差模块。	Ascend GPU
mindflow.cell.SNO	谱神经算子（Spectral Neural Operator, SNO）基类，包含一个提升层（编码器）、多个谱变换层（谱空间的线性变换）和一个投影层（解码器）。	Ascend GPU
mindflow.cell.SNO1D	一维谱神经算子，包含一个提升层（编码器）、多个谱变换层（谱空间的线性变换）和一个投影层（解码器）。	Ascend GPU CPU
mindflow.cell.SNO2D	二维谱神经算子，包含一个提升层（编码器）、多个谱变换层（谱空间的线性变换）和一个投影层（解码器）。	Ascend GPU CPU
mindflow.cell.SNO3D	三维谱神经算子，包含一个提升层（编码器）、多个谱变换层（谱空间的线性变换）和一个投影层（解码器）。	Ascend GPU CPU
mindflow.cell.UNet2D	二维UNet模型。	Ascend GPU
mindflow.cell.ViT	该模块基于ViT，包括encoder层、decoding_embedding层、decoder层和dense层。	Ascend GPU
mindflow.cell.get_activation	获取激活函数。	Ascend GPU