MindSpore

快速入门

  • 实现简单线性函数拟合
  • 实现一个图片分类应用
  • 手把手安装和体验

使用指南

  • 准备数据
    • 加载数据集
    • 将数据集转换为MindSpore数据格式
    • 数据处理与数据增强
  • 定义网络
  • 模型参数的保存和加载
  • 多平台推理

应用实践

  • 计算机视觉应用
  • 自然语言处理应用
  • ResNet-50二阶优化实践
  • 同步训练和验证模型
  • 智能写诗
  • 优化数据准备的性能
  • MobileNetV2 增量学习

模型调优

  • 使用PyNative模式调试
  • 自定义调试信息
  • 训练过程可视化

性能优化

  • 分布式并行训练
  • 混合精度
  • 图算融合
  • 量化
  • 梯度累积

推理服务

  • 基于MindSpore部署推理服务

端云使用

  • 在云上使用MindSpore

网络迁移

  • 网络迁移

AI安全和隐私

  • 模型安全
  • 机器学习中的差分隐私
  • AI模型安全测试
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  • 准备数据
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  • 加载数据集
  • 将数据集转换为MindSpore数据格式
  • 数据处理与数据增强
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