# FAQ
- [FAQ](#faq)
- [安装](#安装)
- [pip安装](#pip安装)
- [源码编译安装](#源码编译安装)
- [支持](#支持)
- [模型支持](#模型支持)
- [后端支持](#后端支持)
- [编程语言扩展](#编程语言扩展)
- [其他](#其他)
- [特性](#特性)
- [能力](#能力)
## 安装
### pip安装
Q:pip安装MindSpore对Python版本是否有特别要求?
A:MindSpore开发过程中用到了Python3.7+的新特性,因此建议您通过`conda`工具添加Python3.7.5的开发环境。
Q:使用pip安装时提示错误,应该怎么办?
A:请执行`pip -V`查看是否绑定了Python3.7+。如果绑定的版本不对,建议使用`python3.7 -m pip install`代替`pip install`命令。
Q:MindSpore网站安装页面找不到MindInsight和MindArmour的whl包,无法安装怎么办?
A:您可以从[MindSpore网站下载地址](https://www.mindspore.cn/versions)下载whl包,通过`pip install`命令进行安装。
### 源码编译安装
Q:源码编译MindSpore过程时间过长,或时常中断该怎么办?
A:MindSpore通过submodule机制引入第三方依赖包,其中`protobuf`依赖包(v3.8.0)下载速度不稳定,建议您提前进行包缓存。
Q:如何改变第三方依赖库安装路径?
A:第三方依赖库的包默认安装在build/mindspore/.mslib目录下,可以设置环境变量MSLIBS_CACHE_PATH来改变安装目录,比如 `export MSLIBS_CACHE_PATH = ~/.mslib`。
Q:MindSpore要求的配套软件版本与Ubuntu默认版本不一致怎么办?
A:当前MindSpore只提供版本配套关系,需要您手动进行配套软件的安装升级。(**注明**:MindSpore要求Python3.7.5和gcc7.3,Ubuntu 16.04默认为Python3.5和gcc5,Ubuntu 18.04默认自带Python3.7.3和gcc7.4)
Q:当源码编译MindSpore,提示`tclsh not found`时,应该怎么办?
A:当有此提示时说明要用户安装`tclsh`;如果仍提示缺少其他软件,同样需要安装其他软件。
## 支持
### 模型支持
Q:MindSpore支持哪些模型的训练?
A:MindSpore针对典型场景均有模型训练支持,支持情况详见[Release note](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r0.2/RELEASE.md)。
### 后端支持
Q:安装运行MindSpore时,是否要求平台有GPU、NPU等计算单元?
A:MindSpore当前支持CPU/GPU/NPU,重点支持Ascend AI处理器。CPU支持Lenet模型,您可以尝试使用。
Q:针对异构计算单元的支持,MindSpore有什么计划?
A:MindSpore提供了可插拔式的设备管理接口,其他计算单元(比如FPGA)可快速灵活地实现与MindSpore的对接,欢迎您参与社区进行异构计算后端的开发工作。
### 编程语言扩展
Q:最近出来的taichi编程语言有Python扩展,类似`import taichi as ti`就能直接用了,MindSpore是否也支持?
A:MindSpore支持Python原生表达,`import mindspore`相关包即可使用。
Q:MindSpore是否(计划)支持多语言扩展?
A:MindSpore目前支持Python扩展,针对C++、Rust、Julia等语言的支持正在开发中。
### 其他
Q:MindSpore在语义协同和处理上是如何实现的?是否利用当前学术界流行的FCA理论?
A:MindSpore框架本身并不需要支持FCA。对于语义类模型,用户可以调用第三方的工具在数据预处理阶段做FCA数学分析。MindSpore本身支持Python语言,`import FCA`相关包即可使用。
## 特性
Q:当前在云上MindSpore的训练和推理功能是比较完备的,至于边端场景(尤其是终端设备)MindSpore有什么计划?
A:MindSpore是端边云统一的训练和推理框架,支持将云侧训练的模型导出到Ascend AI处理器和终端设备进行推理。当前推理阶段支持的优化包括量化、算子融合、内存复用等。
## 能力
Q:MindSpore有没有类似基于TensorFlow实现的对象检测算法的模块?
A:TensorFlow的对象检测Pipeline接口属于TensorFlow Model模块。待MindSpore检测类模型完备后,会提供类似的Pipeline接口。