作者：王磊
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MindSpore易点通专栏是MindSpore易用性SIG打造的技术交流专区，用于收录MindSpore开发者的各种学习和实践经验总结。在此，我们整理了部分文章的合集，为大家提供一份一站式学习资料。同时，也欢迎广大开发者投稿本专栏，投稿方式如下：

1. 打开MindSpore易点通（单击此处）专栏。
2. 单击专栏页面上方的“推荐文章”按钮。
3. 选择待推荐文章后，单击“确定”。

易用性SIG

MindSpore社区成立易用性SIG，欢迎加入！

入门沙盘

初学入门

• 一小时上手MindSpore
• 视频教程：2022年新版MindSpore初学教程 & 手把手安装与体验教程 & 硬核讲解MindSpore
• 文档教程：MindSpore文档教程
• 应用实践：1小时入门实践（识别猫狗APP） & MindSpore应用实践
• 环境准备：安装
• PyCharm IDE插件：MindSpore Dev ToolKit
• 模型库：模型库
• MindSpore易用性专栏：MindSpore易点通

一图了解MindSpore

• 【一图读懂MindSpore】第1期 • MindSpore简介 | 你和MindSpore只有一张图的距离!
• 【一图读懂MindSpore】第2期 • 分布式并行 | 打破深度学习性能墙！

网络迁移

• 迁移指南：https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.7/migration_guide/overview.html
• API映射：https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.7/note/api_mapping.html (PyTorch/TensorFlow语法映射)
• 语法支持：静态图语法支持
• MindSpore模型复现与网络迁移实践：https://www.bilibili.com/video/BV1nQ4y12789 （2021年）

深度开发

• 文档教程：https://mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r1.7/index.html
• 分布式并行：原理 & 案例
• 视频教程：https://space.bilibili.com/73414544/search/video?keyword=mindspore （2020年）

实践指南

• MindSpore基础网络构建及CV类网络迁移调试
• 基于MindSpore的NLP模型开发、迁移与调试
• MindSpore简介与云脑2实操
• 基于MindSpore的GNN模型开发、迁移和调试
• 面向对象编程+函数式编程新范式：以GAN网络为例
• MindSpore分布式并行训练与大模型

多平台安装

• 【MindSpore易点通·漫游世界】在WSL的Ubuntu 22.04上一键安装MindSpore GPU 1.7.0踩坑记
• 【MindSpore易点通】让我们谈谈MindSpore安装这点事儿~
• MindSpore Mac版本发布了！
• 如何高效安装MindSpore的GPU版本
• Conda配置MindSpore环境教程(GPU)
• 【MindSpore漫游世界】在Nvidia Jetson Orin使用MindSpore 1.6.1
• 张小白教你在WSL环境源码安装mindspore 1.5.1 GPU版本
• 张小白带你在Windows11 预览版的WSL上玩转MindSpore 1.3.0（GPU版）
• 张小白再带你玩一次Win11+WSL+CUDA11.1+cuDNN8.0.5+MindSpore 1.3.0（GPU版）
• 且看张小白如何用暗影精灵玩转MindSpore（一）开箱、拆机加装硬盘
• 且看张小白如何用暗影精灵玩转MindSpore（二）Windows 11预览版和ubuntu 18.04.5双系统共存
• 且看张小白如何用暗影精灵玩转MindSpore（三）3080的崛起
• 且看张小白如何用暗影精灵玩转MindSpore（四）昇思、昇思
• Nvidia Jetson Nano B01初体验
• 树莓派4B初体验

数据处理

• MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之MindDataset
• MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之TFRecordDataset
• 【MindSpore易点通】MindSpore Data经验解析
• 使用Mindspore0.1/0.2 在单机单卡和单机八卡环境下不同数据集大小运行速度对比
• MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之TFRecordDataset

模型开发

• MindSpore易点通·精讲系列--模型训练之GPU分布式并行训练
• MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子--上篇
• MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子--中篇
• MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子--下篇
• 使用NPU进行MindSpore模型训练
• MindSpore：损失函数nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits 解析
• 【MindSpore易点通】如何将PyTorch源码转成MindSpore低阶API,并在Ascend芯片上实现单机单卡训练
• 【MindSpore易点通】如何迁移PyTorch代码并在Ascend上实现单机单卡训练
• MindSpore踩坑——昇腾上的Cosine误差
• LSTM+CRF实现序列标注
• MindSpore开发/复现NLP模型经验
• 使用MindSpore Python API写RNNs
• 百行代码写BERT，MindSpore能力大赏
• MindSpore的Weight Normalization实现
• 再改RNNs，试用While循环不展开特性
• MindSpore填坑系列——BCEWithLogitsLoss
• 【昇腾CANN训练营第二期】【模型营】使用PyCharm的ModelArts插件训练LeNet网络
• 【昇腾CANN训练营第二期】【模型营】第二周作业1：使用MobileV2实现猫狗分类（MindSpore）
• 【昇腾CANN训练营第二期】【模型营】第二周作业2：使用MobileV2实现手写数字识别（MindSpore）进阶作业低阶实现
• 【昇腾CANN训练营第二期】【模型营】第三周作业：使用GhostNet实现手写数字识别

部署推理

深入了解MindSpore训练推理框架设计

功能调试

• 【MindSpore易点通】模型测试和验证
• MindSpore报错合集
• 小孢子的神奇之旅-如何阅读MindSpore报错信息(1)
• 小孢子的神奇之旅-如何阅读MindSpore报错信息(2)
• 小孢子的神奇之旅-如何阅读MindSpore报错信息(3)
• MindSpore:The operation does not support the type [kMetaTypeNone， Tesor...
• split后For 'Mul', x.shape and y.shape are supposed to broadcast

应用案例

• 【MindSpore易点通机器人-01】你也许见过很多知识问答机器人，但这个有点不一样
• 【MindSpore易点通机器人-02】设计与技术选型
• 【MindSpore易点通机器人-03】迭代0的准备工作
• 【MindSpore易点通机器人-04】MLOps 环境搭建过程
• 【MindSpore易点通机器人-05】问答数据预处理及编码
• 【MindSpore易点通机器人-06】基于相似度模型实现问答匹配及推荐功能
• 【课程作业经验】基于MindSpore的YOLOv3-Darknet53的车辆检测计数实现
• 基于Mindspore实现MTCNN
• 【课程作业经验】基于MindSpore框架的道路场景语义分割方法研究
• MindSpore:YOLOv3人体目标检测模型实现（一）
• MindSpore：YOLOv3人体目标检测模型实现（二）
• MindSpore：YOLOv3人体目标检测模型实现（三）
• MindSpore:YOLOv3人体目标检测模型实现（四）
• 使用RNN实现情感分类
• Copy攻城狮在线体验 MindIR 格式模型生成
• 【MindSpore两日训练营第五期笔记】导出MindIR格式模型
• 使用ModelArts 0代码实现人脸口罩检测
• 使用Mindspore 0.3运行lstm_aclImdb
• 使用Mindspore0.5运行Resnet50Imagenet
• ModelArts使用ResNet_v1_50算法训练foods_32数据集
• 使用华为Ascend平台运行ResNet50Cifar10运行随记
• 【昇腾CANN训练营第二期】【应用营】第二周作业：MindX SDK环境安装和yolov3模型转换
• 【昇腾CANN训练营第二期】【应用营】第三周作业：使用MindX SDK运行图像检测和图像分类
• 【昇腾CANN训练营第二期】【应用营】高玩赛作业：使用MindStudio完成YoLoV5和ResNet50的推理开发
• MindSpore21天实战营（1）使用MindSpore Lite实现手机端图像检测
• MindSpore21天实战营（2）使用MindSpore和ModelArts实现Bert中文新闻分类
• MindSpore21天实战营（3）使用MindSpore实现Resnet50毒蘑菇识别
• MindSpore21天实战营（4）使用ModelArts和YoloV3-DarkNet50预训练模型实现篮球检测
• MindSpore21天实战营（5）使用PyCharm Kit进行基于Wide&Deep实现CTR预估实战
• MindSpore21天实战营（1）plus 使用MindSpore Lite实现手机端图像检测
• 张小白教你如何使用ModelArts的自动学习对毒蘑菇进行分类
• 张小白带你使用JupyterLab尝试体验“对抗示例生成”（使用MindSpore 1.4.1）

套件

张小白带你体验MindSpore 1.7.0新特性——MindSpore Vision

科学计算（AI for Science）

张小白带你体验昇思1.5的MindScience

技术漫谈

• 一点关于动静统一的随想
• MindSpore术语歧义解释

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