MindSpore Cách sử dụng

MindSpore là một khung học sâu mã nguồn mở cung cấp phát triển hiệu quả, hiệu suất cao và triển khai linh hoạt trên các kịch bản di động, biên và đám mây.
Xem thêm

Cách Sử dụng MindSpore

Cài đặt MindSpore: Truy cập trang cài đặt MindSpore (https://mindspore.cn/install) và làm theo hướng dẫn để cài đặt MindSpore cho nền tảng phần cứng cụ thể của bạn (CPU, GPU hoặc Ascend).
Nhập MindSpore: Trong script Python của bạn, nhập MindSpore bằng cách thêm 'import mindspore as ms' ở đầu mã của bạn.
Thiết lập ngữ cảnh: Sử dụng ms.set_context() để cấu hình chế độ thực thi và thiết bị mục tiêu cho phiên MindSpore của bạn.
Chuẩn bị tập dữ liệu của bạn: Tải và tiền xử lý dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các chức năng xử lý dữ liệu của MindSpore hoặc tạo một tập dữ liệu tùy chỉnh bằng GeneratorDataset.
Định nghĩa mạng nơ-ron của bạn: Tạo mô hình mạng nơ-ron của bạn bằng cách sử dụng module nn của MindSpore, định nghĩa các lớp và quá trình truyền dữ liệu.
Thiết lập hàm mất mát và bộ tối ưu: Chọn một hàm mất mát phù hợp từ nn.Loss và một bộ tối ưu từ nn.Optimizer cho việc đào tạo mô hình của bạn.
Đào tạo mô hình của bạn: Sử dụng model.train() để đào tạo mạng nơ-ron của bạn, chỉ định số lượng epoch và các tham số đào tạo khác.
Đánh giá và kiểm tra mô hình của bạn: Sử dụng model.eval() để chuyển sang chế độ đánh giá và kiểm tra mô hình đã đào tạo của bạn trên một tập dữ liệu xác thực hoặc kiểm tra.
Lưu và tải mô hình của bạn: Sử dụng save_checkpoint() để lưu mô hình đã đào tạo của bạn và load_checkpoint() để tải nó cho suy diễn hoặc đào tạo thêm.
Triển khai mô hình của bạn: Xuất mô hình của bạn sang định dạng mong muốn (ví dụ: ONNX, MindIR) để triển khai trên nhiều nền tảng bao gồm đám mây, biên và thiết bị di động.

Câu hỏi Thường gặp về MindSpore

MindSpore là một framework huấn luyện/ inference học sâu mã nguồn mở có thể được sử dụng cho các tình huống di động, biên và đám mây. Nó được thiết kế để cung cấp trải nghiệm phát triển thân thiện, thực thi hiệu quả và tối ưu hóa phần cứng cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư thuật toán.

Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của MindSpore

MindSpore đã đạt được 130.402 lượt truy cập với mức tăng 7,4% trong tháng 2 năm 2025. Khi không có các cập nhật cụ thể gần đây, sự tăng trưởng này có thể là do hỗ trợ kiến trúc đa bộ xử lý liên tục và sự tham gia của cộng đồng thông qua trang web và diễn đàn của framework.

Xem lịch sử lưu lượng truy cập

Công cụ AI Mới nhất Tương tự MindSpore

Gait
Gait
Gait là một công cụ hợp tác tích hợp việc tạo mã hỗ trợ AI với kiểm soát phiên bản, cho phép các nhóm theo dõi, hiểu và chia sẻ bối cảnh mã do AI tạo ra một cách hiệu quả.
invoices.dev
invoices.dev
invoices.dev là một nền tảng lập hóa đơn tự động tạo hóa đơn trực tiếp từ các cam kết Git của các nhà phát triển, với khả năng tích hợp cho các dịch vụ GitHub, Slack, Linear và Google.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP là một bộ công cụ tính toán biên được hỗ trợ bởi AI giúp đơn giản hóa các phản hồi RFP (Yêu cầu đề xuất) và cho phép phân loại hình thái thực địa theo thời gian thực thông qua công nghệ học sâu.
Cart.ai
Cart.ai
Cart.ai là một nền tảng dịch vụ dựa trên AI cung cấp các giải pháp tự động hóa doanh nghiệp toàn diện bao gồm lập trình, quản lý quan hệ khách hàng, chỉnh sửa video, thiết lập thương mại điện tử và phát triển AI tùy chỉnh với hỗ trợ 24/7.