定义网络

Linux Ascend GPU CPU 模型开发 初级 中级 高级

由多个层组成的神经网络模型，是训练过程的重要组成部分。你可以基于MindSpore中的nn.Cell基类，通过初始化__init__方法和构造construct方法构建网络模型。定义网络模型有以下几种方式：

• 直接使用官方提供的典型网络模型。

  建议通过查阅当前MindSpore提供的网络支持列表，直接使用相应的网络模型。在网络支持列表中，提供了每个网络所支持的平台，直接点击相应网络名称查看网络的定义，用户可根据需求自定义网络初始化参数。

• 自行构建网络。

  • 若网络中的内置算子不足以满足需求时，你可以利用MindSpore方便快捷地自定义算子并加入到网络中。

    通过自定义算子了解详细帮助信息。

  • MindSpore提供了迁移第三方训练框架的脚本，支持将已有的TensorFlow、PyTorch等的网络迁移到MindSpore，帮助你快速进行网络迁移。

    通过迁移第三方框架训练脚本了解详细帮助信息。

  • MindSpore支持使用开发深度学习模型的逻辑进行概率编程，还提供深度概率学习的工具箱，构建贝叶斯神经网络。

    通过深度概率编程了解详细帮助信息。