如何使用 MindSpore
安裝 MindSpore: 訪問 MindSpore 安裝頁面（https://mindspore.cn/install）並按照指示為您的特定硬體平台（CPU、GPU 或 Ascend）安裝 MindSpore。
導入 MindSpore: 在您的 Python 腳本中，通過在代碼開頭添加 'import mindspore as ms' 來導入 MindSpore。
設置上下文: 使用 ms.set_context() 配置 MindSpore 會話的執行模式和目標設備。
準備您的數據集: 使用 MindSpore 的數據處理功能加載和預處理您的數據，或使用 GeneratorDataset 創建自定義數據集。
定義您的神經網絡: 使用 MindSpore 的 nn 模塊創建您的神經網絡模型，定義層和前向傳遞。
設置損失函數和優化器: 從 nn.Loss 中選擇合適的損失函數，並從 nn.Optimizer 中選擇優化器進行模型訓練。
訓練您的模型: 使用 model.train() 訓練您的神經網絡，指定訓練的 epoch 數和其他參數。
評估和測試您的模型: 使用 model.eval() 切換到評估模式，並在驗證或測試數據集上測試您的訓練模型。
保存和加載您的模型: 使用 save_checkpoint() 保存您的訓練模型，並使用 load_checkpoint() 加載它進行推理或進一步訓練。
部署您的模型: 將您的模型導出為所需格式（例如 ONNX、MindIR），以便在雲、邊緣和移動設備等多種平台上部署。
MindSpore 常見問題
MindSpore 是一個開源的深度學習訓練/推理框架，可用於移動、邊緣和雲端場景。它旨在為數據科學家和算法工程師提供友好的開發體驗、高效的執行和硬件優化。
MindSpore 每月流量趨勢
MindSpore 在 2025 年 2 月達到了 130,402 次訪問量，增長率為 7.4%。在沒有特定近期更新的情況下，這種增長很可能是由於該框架持續提供的多處理器架構支援以及透過其網站和論壇進行的社群互動所致。
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