提交 30c33a77 编写于 作者: J JunYuLiu

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# 手动设置并行场景模型参数的保存和加载
`Ascend` `GPU` `模型训练` `中级` `高级`
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- [手动设置并行场景模型参数的保存和加载](#手动设置并行场景模型参数的保存和加载)
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# 使用PyNative模式调试
`Ascend` `GPU` `模型开发` `初级` `中级` `高级`
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- [使用PyNative模式调试](#使用pynative模式调试)
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# 机器学习中的差分隐私
`Ascend` `数据准备` `模型开发` `模型训练` `模型调优` `企业` `高级`
<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>
## 概述
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# 分布式并行训练 (Ascend)
`Ascend` `模型训练` `中级` `高级`
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- [分布式并行训练 (Ascend)](#分布式并行训练-ascend)
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# 分布式并行训练 (GPU)
`GPU` `模型训练` `中级` `高级`
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- [分布式并行训练 (GPU)](#分布式并行训练-gpu)
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# Host+Device混合训练
`Ascend` `CPU` `模型训练` `中级` `高级`
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- [Host+Device混合训练](#hostdevice混合训练)
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# 混合精度
`Ascend` `GPU` `模型训练` `中级` `高级`
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- [混合精度](#混合精度)
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# 模型安全
`Ascend` `GPU` `CPU` `数据准备` `模型开发` `模型训练` `模型调优` `企业` `高级`
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- [模型安全](#模型安全)
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# Parameter Server训练
`Ascend` `模型训练` `中级` `高级`
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- [Parameter Server训练](#parameter_server训练)
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# 量化
`Ascend` `GPU` `模型调优` `高级`
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- [量化](#量化)
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# 基于MindSpore部署推理服务
`Ascend` `环境准备` `企业` `高级`
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# 实现简单线性函数拟合
`GPU` `全流程` `初级` `中级` `高级`
作者:[杨奕](https://github.com/helloyesterday)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;编辑:[吕明赋](https://gitee.com/lvmingfu)
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# 实现一个图片分类应用
`Ascend` `GPU` `CPU` `全流程` `初级` `中级` `高级`
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# 自定义算子
`Ascend` `模型开发` `高级`
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- [自定义算子](#自定义算子)
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# 将数据集转换为MindSpore数据格式
`Ascend` `GPU` `CPU` `数据准备` `初级` `中级` `高级`
<!-- TOC -->
- [将数据集转换为MindSpore数据格式](#将数据集转换为mindspore数据格式)
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# 数据处理与数据增强
`Ascend` `GPU` `CPU` `数据准备` `初级` `中级` `高级`
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- [数据处理与数据增强](#数据处理与数据增强)
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# 加载数据集
`Ascend` `GPU` `CPU` `数据准备` `初级` `中级` `高级`
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- [加载数据集](#加载数据集)
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