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MindSpore适配昇腾全攻略

📚 共计 30 章节

MindSpore与昇腾概览

MindSpore发展历程 · 昇腾AI处理器架构 · 全栈生态

环境搭建与配置

驱动固件 · CANN安装 · MindSpore验证 · 环境变量

首个训练脚本 · 昇腾运行 · 日志与性能数据

数据集加载与处理

数据引擎 · ImageNet/CIFAR · 增强与流水线

数据流水线

网络模型构建

nn.Cell · Conv2d/Dense/ReLU · 自定义网络

损失函数与优化器

SoftmaxCrossEntropy · SGD/Adam · 学习率调度

训练与评估流程

Model高阶API · 自定义循环 · checkpoint

混合精度训练

混合精度原理 · AMP · 手动配置 · 性能收益

图模式与PyNative模式

静态图Graph · 动态图PyNative · 切换调试

自动微分与梯度处理

GradOperation · 梯度裁剪/累积/冻结

算子开发与适配

昇腾算子开发 · TBE入门 · 自定义算子注册

性能调优基础

Profiler · 瓶颈分析 · 算子执行优化

分布式训练基础

AllReduce · 数据并行 · 模型并行 · 配置

分布式并行

分布式训练进阶

混合并行 · AutoParallel · 流水线并行

进阶自动并行

模型迁移与适配

PyTorch/TF迁移 · 常见问题与解决方案

ONNX模型导入与导出

ONNX格式 · MindSpore导出 · 导入推理

ONNX中间格式

MindIR模型格式

MindIR介绍 · 导出/加载 · 跨平台部署

推理部署与MindSpore Lite

Lite介绍 · 模型转换 · 端侧推理

昇腾推理引擎（ACL）

ACL框架 · 推理流程 · 与Lite对比

模型压缩与量化

量化原理 · 剪枝蒸馏 · 精度验证

调试与错误排查

安装运行错误 · 日志分析 · 精度对比工具

昇腾内存管理

分配机制 · 显存优化 · 复用与碎片整理

昇腾算子融合与图优化

算子融合 · 图优化技术 · 手动优化技巧

融合图优化

昇腾亲和性算法设计

硬件特性 · 亲和算子 · NHWC vs NCHW

亲和性数据排布

多卡多机训练实践

多卡配置 · 多机通信 · 大规模稳定性

昇腾集群调度与资源管理

调度策略 · 资源隔离 · 任务优先级

模型可解释性与可视化

MindSpore Insight · 计算图可视化 · 可解释性

可视化可解释性

安全与隐私保护

联邦学习 · 差分隐私 · 模型安全加固

昇腾生态工具链

MindStudio · ModelZoo · 最佳实践

工具链生态

综合实战项目

图像分类全流程：数据·模型·训练·推理部署

实战全流程