使用MindSpore定义模型中的网络

神经网络模型是深度学习的基础,也是模型训练的主题组成部分。在使用mindspore深度学习框架的时候,就可以调用MindSpore框架中的nn.Cell基础类,并通过初始化方法和构造construct方法构建网络模型,进行训练。

在正常的使用中,MindSpore自定义网络模型有以下两种方法:

方法一:调用MindSpore官方提供的网络基础模型。

第一步,需要查阅当前MindSpore提供的网络支持列表,选择框架支持且可适用的网络模型,参照教程调用相应的基础网络模型。并且在网络支持列表中,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。

第二步,还可以根据场景需求,自定义网络初始化参数,重构出特定的网络模型。

方法二:自行构建网络。

-若方法一不能够满足需求时,那么还可以自定义MindSpore算子并加入到网络中进行改造。

通过自定义算子了解详细帮助信息。

除此之外,MindSpore还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,可以快速进行网络迁移。通过迁移第三方框架训练脚本了解详细帮助信息。

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