mindspore

张量

mindspore.Tensor	张量，即存储多维数组（n-dimensional array）的数据结构。
mindspore.COOTensor	用来表示某一张量在给定索引上非零元素的集合，其中索引(indices)指示了每一个非零元素的位置。
mindspore.CSRTensor	用来表示某一张量在给定索引上非零元素的集合，其中行索引由 indptr 表示，列索引由 indices 。
mindspore.RowTensor	用来表示一组指定索引的张量切片的稀疏表示。
mindspore.SparseTensor	用来表示某一张量在给定索引上非零元素的集合。

参数

mindspore.Parameter	Parameter 是 Tensor 的子类，当它们被绑定为Cell的属性时，会自动添加到其参数列表中，并且可以通过Cell的某些方法获取，例如 cell.get_parameters() 。
mindspore.ParameterTuple	继承于tuple，用于管理多个Parameter。

数据类型

mindspore.dtype	创建一个MindSpore数据类型的对象。
mindspore.dtype_to_nptype	将MindSpore 数据类型转换成NumPy数据类型。
mindspore.issubclass_	判断 type_ 是否为 dtype 的子类。
mindspore.dtype_to_pytype	将MindSpore 数据类型转换为Python数据类型。
mindspore.pytype_to_dtype	将Python数据类型转换为MindSpore数据类型。
mindspore.get_py_obj_dtype	将Python数据类型转换为MindSpore数据类型。

随机种子

mindspore.set_seed	设置全局种子。
mindspore.get_seed	获取随机种子。

模型

mindspore.Model	模型训练或推理的高阶接口。

数据处理工具

mindspore.DatasetHelper	DatasetHelper是一个处理MindData数据集的类，提供数据集信息。
mindspore.connect_network_with_dataset	将 network 与 dataset_helper 中的数据集连接。

混合精度管理

mindspore.LossScaleManager	使用混合精度时，用于管理损失缩放系数（loss scale）的抽象类。
mindspore.FixedLossScaleManager	损失缩放系数不变的管理器，继承自 mindspore.LossScaleManager 。
mindspore.DynamicLossScaleManager	动态调整损失缩放系数的管理器，继承自 mindspore.LossScaleManager 。

序列化

mindspore.async_ckpt_thread_status	获取异步保存checkpoint文件线程的状态。
mindspore.build_searched_strategy	构建网络中每个参数的策略，用于分布式推理。
mindspore.convert_model	将MindIR模型转化为其他格式的模型文件。
mindspore.export	将MindSpore网络模型导出为指定格式的文件。
mindspore.load	加载MindIR文件。
mindspore.load_checkpoint	加载checkpoint文件。
mindspore.load_distributed_checkpoint	给分布式预测加载checkpoint文件到网络，用于分布式推理。
mindspore.load_param_into_net	将参数加载到网络中，返回网络中没有被加载的参数列表。
mindspore.merge_sliced_parameter	将参数切片合并为一个完整的参数，用于分布式推理。
mindspore.parse_print	解析由 mindspore.ops.Print 生成的数据文件。
mindspore.restore_group_info_list	从group_info_file_name指向的文件中提取得到通信域的信息，在该通信域内的所有设备的checkpoint文件均与存储group_info_file_name的设备相同，可以直接进行替换。
mindspore.save_checkpoint	将网络权重保存到checkpoint文件中。

即时编译

mindspore.ms_function	将Python函数编译为一张可调用的MindSpore图。
mindspore.ms_class	用户自定义类的类装饰器。

日志

mindspore.get_level	获取日志记录器的级别。
mindspore.get_log_config	获取日志配置。

自动混合精度

mindspore.build_train_network	构建混合精度训练网络。

安装验证

mindspore.run_check	提供了便捷的API用以查询MindSpore的安装是否成功。

调试

mindspore.set_dump	启用或者禁用 target 及其子节点的Dump数据功能。