MindSpore
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实现简单线性函数拟合
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基础使用
加载数据集
定义网络
保存模型
加载模型用于推理或迁移学习
发布模型
处理数据
转换数据集为MindRecord
优化数据处理
构建网络
定义与使用损失函数
自定义算子
自定义算子（Ascend）
自定义算子（GPU）
自定义算子（CPU）
迁移第三方框架训练脚本
深度概率编程
实现高阶自动微分
量子神经网络
调试网络
使用PyNative模式调试
使用Dump功能在Graph模式调试
自定义调试信息
使用可视化组件MindInsight
应用自动数据增强
训练时验证模型
算子增量编译
优化训练性能
分布式并行训练
使能自动混合精度
使能图算融合
应用梯度累积算法
应用单节点数据缓存
压缩模型
应用感知量化训练
应用训练后量化
模型安全和隐私
使用NAD算法提升模型安全性
应用差分隐私机制保护用户隐私
应用抑制隐私机制保护用户隐私
使用fuzz testing模块测试模型安全性
使用成员推理测试模型安全性
应用实践
机器视觉
自然语言处理
高性能计算
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