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标准网络

领域	子领域	网络	Ascend (Graph)	Ascend (PyNative)	GPU (Graph)	GPU (PyNative)	CPU (Graph)	CPU (PyNative)	Ascend 310
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	AlexNet			✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	CNN	✅						✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	DenseNet100					✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	DenseNet121	✅	✅	✅				✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	DPN	✅						✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	EfficientNet-B0			✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	GoogLeNet	✅	✅	✅	✅			✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	InceptionV3	✅		✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	InceptionV4	✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	LeNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	LeNet (Quantization)	✅		✅				✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	MobileNetV1	✅		✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	MobileNetV2	✅	✅			✅		✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	MobileNetV2 (Quantization)	✅		✅				✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	MobileNetV3			✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	NASNet			✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-18	✅						✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-50	✅	✅	✅	✅	✅		✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-50 (Quantization)	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-101	✅	✅	✅	✅			✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNeXt50	✅		✅	✅			✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	SE-ResNet50	✅	✅					✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ShuffleNetV1	✅						✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ShuffleNetV2			✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	SqueezeNet	✅						✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	Tiny-DarkNet					✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	VGG16	✅	✅	✅	✅			✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-152	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNet-34	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	SimCLR	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNeXt101	✅		✅	✅			✅
计算机视觉（CV）	人脸识别（Face Recognition）	RetinaFace-ResNet50			✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	CenterFace	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	CTPN	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Faster R-CNN	✅		✅				✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Mask R-CNN	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Mask R-CNN (MobileNetV1)	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	SSD	✅		✅	✅	✅		✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	SSD-MobileNetV1-FPN	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	SSD-Resnet50-FPN	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	SSD-VGG16	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	WarpCTC	✅		✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	YOLOv3-ResNet18	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	YOLOv3-DarkNet53	✅	✅	✅	✅			✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	YOLOv3-DarkNet53 (Quantization)	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	YOLOv4	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	CSPDarkNet53	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	RetinaNet	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Faster R-CNN-ResnetV1-50	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Faster R-CNN-ResnetV1-101	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Faster R-CNN-ResnetV1-152	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	YOLOv5s	✅	✅
计算机视觉（CV）	文本检测（Text Detection）	DeepText	✅						✅
计算机视觉（CV）	文本检测（Text Detection）	PSENet	✅	✅					✅
计算机视觉（CV）	文本识别（Text Recognition）	CNN+CTC	✅	✅					✅
计算机视觉（CV）	文本识别（Text Recognition）	CRNN-Seq2Seq-OCR	✅	✅					✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	DeepLabV3	✅				✅		✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	U-Net2D (Medical)	✅						✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	U-Net3D (Medical)	✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	U-Net++	✅						✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	FCN8s	✅		✅				✅
计算机视觉（CV）	关键点检测（Keypoint Detection）	OpenPose	✅
计算机视觉（CV）	关键点检测（Keypoint Detection）	SimplePoseNet	✅						✅
计算机视觉（CV）	光学字符识别（Optical Character Recognition）	CRNN	✅		✅
计算机视觉（CV）	其它（Others）	STGCN	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	BERT	✅	✅	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	FastText	✅		✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	GNMT v2	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	GRU	✅						✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	MASS	Ongoing		Ongoing				Ongoing
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	SentimentNet	✅		✅	✅	✅	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	Transformer	✅	✅	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	TinyBERT	✅	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	TextCNN	✅				✅		✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	情感分析（Sentiment Analysis）	EmoTect	✅	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	问答对话（Dialogue）	DGU	✅	✅
推荐（Recommender）	推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction）	DeepFM	✅	✅	✅	✅	✅		✅
推荐（Recommender）	推荐系统、搜索、排序（Recommender System, Search, Ranking）	Wide&Deep	✅	✅	✅	✅			✅
推荐（Recommender）	推荐系统（Recommender System）	NAML	✅
推荐（Recommender）	推荐系统（Recommender System）	NCF	✅						✅
图神经网络（GNN）	文本分类（Text Classification）	GCN	✅	✅					✅
图神经网络（GNN）	文本分类（Text Classification）	GAT	✅	✅					✅
图神经网络（GNN）	推荐系统（Recommender System）	BGCF	✅						✅
强化学习（Reinforcement Learning）		DQN			✅

研究网络

领域	子领域	网络	Ascend（Graph）	Ascend（PyNative）	GPU（Graph）	GPU（PyNative）	CPU（Graph）	CPU（PyNative）	Ascend 310
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	FaceAttributes	✅	✅					✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	FaceQualityAssessment	✅	✅	✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	VGG19	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNetV2-50	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNetV2-101	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	ResNetV2-152	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	SE-Net	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像分类（Image Classification）	SqueezeNet v1.1	✅	✅
计算机视觉（CV）	人脸识别（Face Recognition）	FaceRecognition	✅
计算机视觉（CV）	人脸识别（Face Recognition）	FaceRecognitionForTracking	✅		✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	人脸识别（Face Recognition）	ArcFace	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	FaceDetection	✅		✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	SSD-GhostNet	✅						✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Retinanet-Resnet101	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	IBN-Net	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	SSD-ResNet50-FPN	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	WideResNet	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Inception-ResnetV2	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	Learning To See In The Dark	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	MnasNet	✅	✅
计算机视觉（CV）	目标检测（Object Detection）	MobileNetV3 Large	✅	✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	DeepLabv3+	✅	✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	HarDNet	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	GloRe-Res50	✅	✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	GloRe-Res200	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	语义分割（Semantic Segmentation）	ICNet	✅	✅	✅
计算机视觉（CV）	关键点检测（Key Point Detection）	CenterNet	✅				✅
计算机视觉（CV）	关键点检测（Key Point Detection）	CenterNet-Det	✅	✅
计算机视觉（CV）	关键点检测（Key Point Detection）	CenterNet-Resnet101	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像风格迁移（Image Style Transfer）	CycleGAN	✅		✅		✅
计算机视觉（CV）	图像生成（Image Generation）	StarGAN	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像生成（Image Generation）	WGAN	✅	✅
计算机视觉（CV）	图像生成（Image Generation）	Pix2Pix	✅	✅
计算机视觉（CV）	其它（Others）	GENet	✅	✅
计算机视觉（CV）	其它（Others）	AutoAugment	✅	✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	DS-CNN	✅	✅					✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	TextRCNN	✅						✅
自然语言处理（NLP） (NLP)	自然语言理解（Natural Language Understanding）	TPRR	✅
推荐（Recommender）	推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction）	AutoDis	✅
推荐（Recommender）	推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction）	FAT-DeepFFM	✅	✅
语音（Audio）	音频标注（Audio Tagging）	FCN-4	✅
语音（Audio）	语音识别（Speech Recognition）	DeepSpeech2			✅		✅
语音（Audio）	语音合成（Generation）	WaveNet			✅		✅
高性能计算（HPC）	分子动力学（Molecular Dynamics）	DeepPotentialH2O	✅	✅
高性能计算（HPC）	海洋模型（Ocean Model）	GOMO			✅

你也可以使用 MindWizard工具 快速生成经典网络脚本。